HDU 2819 Swap【二分图|启发题】

本文介绍了如何使用二分图匹配算法解决将矩阵中主对角线元素转换为1的问题,并详细解释了操作步骤及代码实现。

大意:

0 1

1 0
告诉你如上图的矩阵  然后你每次可以交换两行或者两列  问 能否经过若干次交换让主对角线上的数字都变成一  然后输出交换的操作

分析:

这个题可以用二分图匹配来做

比如这个矩阵

1 0 0 

0 0 1

0 1 0

我们先对x,y建立二分图之后得到

1 -- 1    

2 -- 3

3 -- 2

只要两个数一样说明这个1在对角线上  也就是不用移动

 

如果2 -- 3

也就是说2 行 3列有个1

我们想把它换到2行2列上

那就直接交换就可以了

也就是说直接交换第二列和第三列 

然后按照二分图的匹配方式依次的进行交换  

要注意的是   我们每次交换的是该行的实际位置  

所以用一个数组来记录就可以了  

代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 #include <algorithm>
 5 using namespace std;
 6 
 7 typedef pair<int, int> PII;
 8 const int maxn = 105;
 9 int a[maxn][maxn];
10 int num[maxn];
11 int n;
12 
13 struct Edge {
14     int to, next;
15 }e[maxn * maxn];
16 int head[maxn];
17 int tot;
18 
19 void add(int u, int v) {
20     e[tot].to = v;
21     e[tot].next = head[u];
22     head[u] = tot++;
23 }
24 
25 int Link[maxn];int vis[maxn];
26 bool Find(int u) {
27     for(int i = head[u]; i; i = e[i].next) {
28         int v = e[i].to;
29         if(!vis[v]) {
30             vis[v] = 1;
31             if(Link[v] == -1 || Find(Link[v]) ) {
32                 Link[v] = u;
33                 return true;
34             }
35         }
36     }
37     return false;
38 }
39 int solve() {
40     memset(Link, -1, sizeof(Link));
41     int cnt = 0;
42     for(int i = 1; i <= n; i++) {
43         memset(vis, 0, sizeof(vis));
44         if(Find(i)) cnt++;
45     }
46     return cnt;
47 }
48 
49 void init() {
50     tot = 1;
51     memset(head, 0, sizeof(head));
52     for(int i = 1; i <= n; i++) {
53         num[i] = i;
54     }
55 }
56 PII p[maxn];
57 
58 int main() {
59     while(EOF != scanf("%d",&n) ) {
60         init();
61         for(int i = 1; i <= n; i++) {
62             for(int j = 1; j <= n; j++) {
63                 scanf("%d",&a[i][j]);
64                 if(a[i][j] == 1) {
65                     add(i, j);
66                 }
67             }
68         }
69         int ans = solve();
70         if(ans != n) {
71             puts("-1");
72             continue;
73         }
74         int cnt = 0;
75         for(int i = 1; i <= n; i++) {
76             int x = Link[i]; int y = i;
77             int xx, yy;
78             if(x == y) continue;
79             for(int i = 1; i <= n; i++) {
80                 if(num[i] == y) {
81                     yy = i;
82                     break;
83                 }
84             }
85             if(x == yy) continue;
86             p[cnt++] = make_pair(x, yy);
87             swap(num[x], num[yy]);
88         }
89         printf("%d\n", cnt);
90         for(int i = 0; i < cnt; i++) {
91             printf("C %d %d\n", p[i].first, p[i].second);
92         }
93     }
94     return 0;
95 }
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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