[PA2012]Dwa torty 题目大意: 给定两个排列\(A_{1\sim n},B_{1\sim n}\),你需要将两个排列用最少的次数消除. 消除只能从头消除,一次消除可以从两个排列的头部取两个不同的数消去,或者从一个排列头部取一个数消去. 问最少的消除次数. \(n\le10^6\) 思路: \(f[i][j]\)表示已经取了\(A_{1\sim i}\)和\(B_{1\sim j}\)所需的最小代价. \(A_i=B_j\)时,\(f[i][j]=\min(f[i-1][j],f[…

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的…

「BZOJ 4289」 PA2012 Tax 题目描述 给出一个 \(N\) 个点 \(M\) 条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点 \(1\) 到点 \(N\) 的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 \(N \leq 10^5, M \leq 2 \times 10^5\) 解题思路 : 首先考虑一个暴力的做法,建一个新图,把每一条边看成新图的一个点' 对于原图的每一个点 \(u\) 对于边 \((u, x),…

[BZOJ3502]PA2012 Tanie linie Description n个数字,求不相交的总和最大的最多k个连续子序列. 1<= k<= N<= 1000000. Sample Input 5 2 7 -3 4 -9 5 Sample Output 13 题解:跟1150和2151差不多. 我们先做一些预处理,因为连续的正数和连续的负数一定是要么都选要么都不选,所以可以将它们合并成一个数,同时区间中的零以及左右两端的负数没有意义,可以将它们删掉.然后我们得到的序列就变成:正-…

题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4289 4289: PA2012 Tax Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1029  Solved: 310[Submit][Status][Discuss] Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的…

ROS的路径规划器分为全局路径和局部路径规划,其中局部路径规划器使用的最广的为dwa,个人理解为: 首先全局路径规划会生成一条大致的全局路径,局部路径规划器会把全局路径给分段,然后根据分段的全局路径的坐标,进行局部重新规划,例如: 全局规划后有一组目标点数组[1,2,3,4,5,......],局部是根据当前速度和时间.约束条件,随机模拟出50条轨迹,选出最佳一条轨迹到达1号目标点,随后重复2,3..., 一直到达到目的地为止.具体的步骤如下: 一.路径存储 1.全局路径存储 在ros move…

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的…

考虑DP,设$f[i][j]$表示考虑了$a[1..i]$和$b[1..j]$的最小代价. 若$a[i]==b[j]$,则$f[i][j]=\min(f[i-1][j],f[i][j-1])+1$. 否则找到最大的$t$,满足$x$和$y$往前$t$个均不相等,此时$f[i][j]=f[i-t-1][j-t-1]+t$. 对于$t$,可以通过在相应差值的序列中二分查找得到. 对于DP的计算,可以通过搜索,并将那$n$个$a[i]==b[j]$的状态记忆化. 因为对于每个没有记忆化的状态,均可以在…

一个直观的想法是把每条边拆成两条有向边,同时每条有向边是新图中的一个点.对于两条边a->b与b->c,两点之间连有向边,费用为两条边费用的最大值.然后新建源点S与汇点T,由S向所有起点为1的边连边,T接受所有终点为n的边,那么答案就是S到T的最短路. 这样子的边数为$O(m^2)$,不能承受. 考虑枚举中转点x,将所有与它有关的边按费用从小到大排序.对于每条边,从以x为终点的点向以x为起点的点连边,费用为该边的费用.从以x为起点的点向下一条边连边,费用为两条边费用的差值,向上一条边连边,费用为…

Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000 Input Output Sample Input 4 5 1 2 5 1 3 2 2 3 1 2 4 4 3 4 8 Sample Output 12 HINT Source 首先考虑暴力的做法,把无向边拆为两条,把边当做点,如果两条边之间有交点,就连…

●赘述题目 算了,题目没有重复的必要. 注意理解:对答案造成贡献的是每个点,就是了. 举个栗子: 对于如下数据: 2 1 1 2 1 答案是 2: ●题解 方法:建图(难点)+最短路. 先来几个链接:(他们为我解题提供了思路,但有些部分看得我有点mengbi) ●http://blog.csdn.net/pure_w/article/details/55060079 ●http://www.cnblogs.com/clrs97/p/5046933.html ●建图: 1.把原图的双向边拆成两条单…

传送门:>Here< 题意:给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权N<=100000 M<=200000 解题思路 不免要吐槽一下这题的数据,久调一下午无果与标程对拍没有任何差错不知道为什么就是WA 既然极限数据已经和标程拍上了那么权当出了吧…… 不过还是一道好题 首先考虑这道题暴力的做法——将每条边作为新图的点,然后枚举原图的点,遍历一遍这个…

题目链接 \(Description\) 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权. \(Solution\) 最直接的方法是把每条边作为一个点,对于连接同一个点的两条边连一条新边,最后把连接1和n的点分别连S.T,跑最短路 但这样边数是O(m^2)的 对于路径上相邻两条边\((i,j,v1)\)和\((j,k,v2)\),v1<v2,考虑如何构图把v1比v2…

Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000 Input Output Sample Input 4 5 1 2 5 1 3 2 2 3 1 2 4 4 3 4 8 Sample Output 12 Solution 这种边与边之间有特殊贡献的题目一般都是拆边为点 这题把每条边拆成两个点,把原来的点…

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4289 https://www.cnblogs.com/clrs97/p/5046933.html  claris的题解很清晰 如果单纯把无向边拆成有向边然后变成点再连有向边需要建m^2条边. 那么这里可以差分建图压缩新图边的数量,把原图每个点的出边和入边排序,权值相同的出边到入边(开始是无向图所以每个出边一定有权值相同的入边,入边也是)连一条权值为相同权值的边. (从小到大排序后)每条出边往它的…

首先考虑一种暴力做法,为每条边拆成两条有向边,各建一个点.若某两条边有公共点,则在边所对应的点之间连一条边,权值为两条边中的较大值.这样跑最短路是$O(m^2\log m)$的. 用类似网络流中补流的方法,一条边拆成的两个点之间连权值为边的原权值的边(第一种边).对于一个点,将所有以它为起点的边排序,将相邻的两条边对应的点连边,小的往大的连权值为两条边的原权值差的边,大的往小的连权值为0的边(第二种边).建超级源汇,最短路即可. 若流了第一种边则代表最短路中有这条边,若流了第二种边则代表换边.复…

题意:给定一个长为n的数列,要求选出最多k个不相交的区间(可以不选),使得选中的数字之和最大.(1<=k<=n<=1000000)分析:首先我们通过预处理对问题做一些简化.原序列中的0对答案没有影响,可以直接删掉.连续的一段正数或一段负数一定是都选或者都不选,可以合并成一个数字.这样把序列转化成了正数和负数交替出现的形式.如果序列的最左端/最右端是负数,这个负数在最优解当中一定不会被选中,我们可以把它删掉.这样就把序列变成了正负交替,以正数开头和结尾的形式.这时若直接考虑选出k个不相交区…

[算法]贪心,一般DP [题解] --- 胡策k≤10的环状DP做法: 1.钦定法:先确定第一位(可能和第n位)的状态,然后后面正常做DP,显然正确答案是一定会被记录的,因为从整体上看不会有影响. 2.环的特性:取的段和不取的段数量相等,位置互补.所以1和n的连接处都选或都不选都会有不被包括的情况,一选一不选就和链一样了. --- 正解贪心: 因为相邻的正数或相邻的负数肯定是要选一起选,所以点缩成正负正负…的数列形式,那么考虑先选择全部正的. 如果选择的段数过多,考虑删除则有两种选择:舍弃一个正…

Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000 Solution 这题关键在于化边为点,把无向边拆成2条有向边 考虑最直白的一种建图方法,对于每一个点u,它的每一条入边向所有出边连边 但这样边数太多了,最坏是\(M^2\)条边,不可行 考虑用差值来建图,每条出边向第一条比它大的出边连一条权值为权差值的…

Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值.求从起点1到点N的最小代价. 起点的代价是离开起点的边的边权.终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000 Input Output Sample Input 4 5 1 2 5 1 3 2 2 3 1 2 4 4 3 4 8 Sample Output 12 HINT Source 一眼能看出是最短路变种.. 可是我仅仅会n^2建图T_T n^2建图就是边…

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4289 可以把一个点上的边按权值排序,然后边权小的向第一个比它大的连差值的边,边权大的向第一个比它小的连0边:这样能体现出“边权较大的边的边权”. 别忘了每条边还要自己跟自己连自己权值的边,表示不是差值的初始值. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm&g…

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4289 好巧妙的转化!感觉自己难以想出来... 参考了博客:https://blog.csdn.net/reverie_mjp/article/details/52134142 把边变成点,相互之间连边: 原图上由一个点连接的许多边之间应该通过连新边达到题目要求的取较大值的目的: 做法就是把一个原图点的关联边排序,然后较小的边向较大的边连边权为差值的新边,较大的边连回去边权为0的新边: 那么…

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 755  Solved: 240[Submit][Status][Discuss] Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000     Input   Output   Sample Input 4 5…

Description 给出一个N个点M条边的无向图,经过一个点的代价是进入和离开这个点的两条边的边权的较大值,求从起点1到点N的最小代价.起点的代价是离开起点的边的边权,终点的代价是进入终点的边的边权 N<=100000 M<=200000   Input Output 那个取最大值的操作十分烦人,考虑如何将这个判断去掉. 可以用查分的方式:如果进来的边是小的,那么从大的边出去就要补齐差值. 补齐差值就直接连一条差值为 $d$ 的边即可. 然后跑一个 $Dijkstra$ 即可. #incl…

原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算…

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BI项目中会有很多不同种类的项目,此篇会对这些项目进行一个总结,并且在TFS中进行分类. 根据笔者对BI项目的经验和理解,主要将BI项目中的项目类型进行如下分类: DB脚本 DB脚本是BI项目中重要的部分,而且一个项目大多数时间基本都是围绕着一个DB做工作. 在DB脚本中主要维护数据仓库数据库的代码,包括表,视图,存储过程,函数等. 有些项目的数据仓库往往要分好多层,所以可以创建不同的子目录维护不同层级的数据仓库. 但对于数据库的版本管理没有项目模板进行支持,后续会对此部分的版本管理方案进行介绍…

简介: 本文介绍如何配置SSAS数据库和cube相关维度的安全设置. 相对数据引擎来说,在Management Studio中配置分析服务的安全设置基本没什么区别.但是也会有一些限制,比如SSAS的权限配置都是围绕角色进行的,其次,角色的成员必须是基于windows或者ad环境的,SQL Server用户(比如sa)是无法使用的.还有,权限是无法直接授予给windows或者ad用户或者组的,这些用户或者组必须填加到角色中才可以.另外,如果UAC处于打开的状态,那么比如要以"Run as Admi…

相关学习资料 http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3733469.html http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3738141.html http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3741907.html http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3708222.html http://www.icylife.net/blog/?p=371&replytocom=3…

一.程序框架 1.程序结构…