zoj 1654 Place the Robots 二分图匹配

本文探讨了如何使用二分图匹配算法解决POJ1654问题,即在一个地图上合理放置最多数量的机器人。地图由不同符号表示,包括墙壁、草地和空地,机器人只能放置在空地上。通过构建二分图并应用匹配算法,实现了最优解的计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/*
题目:poj1654
时间:2014-08-17
标签:二分图匹配
题意:给一个map
	'#'代表Wall 子弹不穿
	'*'代表Grass 子弹穿
	'o'代表Empty 子弹穿,放机器人
	求最多能放几个机器人。
http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/8654005
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<string.h>
using namespace std;
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof a)
const int N=52*52/2;
//二分图模板

struct Edge{//邻接图
	int v,next;
}edge[N*N];
int cnt,head[N];
void addEdge(int u,int v){
	edge[cnt].v = v;
	edge[cnt].next = head[u];
	head[u] = cnt++;
}

bool visit[N];
int link[N];
bool dfs(int u){//寻找增广路
	for(int i = head[u]; i!=-1; i = edge[i].next){
		int v = edge[i].v;
		if(visit[v] == false){
			visit[v] = true;
			if(link[v] == -1 || dfs(link[v])){//找到未匹配的点
				link[v] = u;
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int match(int R){//二分图匹配(左端点个数)
	int ans=0;
	mem(link,-1);
	for(int i=1;i<=R;i++){
		mem(visit,false);
		if(dfs(i)) ans++;
	}
	return ans;
}

char mp[N][N];
int row[N][N],col[N][N];
int R,C;
void build(int n,int m){//map转换成二分图
	mem(row,false);
	mem(col,false);
	R=C=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){//二分图构点
		for(int j=1;j<=m;j++){
			if(mp[i][j]!='#'&&row[i][j]==0){//横向一条
				for(int k=j;mp[i][k]!='#'&&k<=m;k++)
					row[i][k]=R;
				R++;
			}
			if(mp[i][j]!='#'&&col[i][j]==0){//竖向一条
				for(int k=i;mp[k][j]!='#'&&k<=n;k++)
					col[k][j]=C;
				C++;
			}
		}
	}
	mem(head,-1);
	cnt=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){//二分图构边
		for(int j=1;j<=m;j++)
			if(mp[i][j]=='o'&&row[i][j]!=0&&col[i][j]!=0){
				addEdge(row[i][j],col[i][j]);
				//printf("%d %d is edge\n",row[i][j],col[i][j]);
			}
	}
}

int main(){
	int T,cas=1,n,m;
	cin>>T;
	while(T--){
		cin>>n>>m;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			scanf("%s",mp[i]+1);
		printf("Case :%d\n",cas++);
		build(n,m);//构造二分图的点和边
		printf("%d\n",match(R));//二分图匹配
	}
	return 0;
}

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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