<编译原理>画 DAG 图与求优化后的 4 元式代码- 例题解析 DAG 图(Directed Acylic Graph)无环路有向图 (一)基本块 基本块是指程序中一顺序执行的语句序列,其中只有一个入口语句(第一个语句)和一个出口语句(最后一个语句) 对于一个基本块来说,执行时只能从其入口语句进入,从其出口语句退出 语句 出口语句 任何控制转移四元式 入口语句 所转向的目标语句 (二)划分基本块的步骤 1.求四元式序列中各个基本块的入口语句. ① 程序的第一个语句 ② 能由条件或无条件转移语

(点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权值最大者为多少,如下图,加粗的为权值最大者: 解题思路 这是在一个无起点.终点的图中的求最长路的问题,因此无法像一般的最长路问题那样求解. 首先,因为图中只存在点权,为了方便,我们一般将点权转化为边权:取每条边的权值为其终点的权值,将点权转化为边权. 然后,由于我们每条路径都是以入度为0的点开始,以

前言 我什么都不会,菜的被关了起来. 有标号的DAG图I Solution 考虑递推,设\(f_i\)表示i个点的答案,显然这个东西是可以组合数+容斥递推? 设\(f_i\)表示i个点的答案,我们考虑假设现在有j个点入度为1,那么可以选出的点就是一个组合数\(C_i^j\),边的可能性有两种,对应的就是\(2^{j*(i-j)}\),然后接着搞,肯定这样子算会有重复的,所以容斥一下然后和以前的答案乘起来就好了. \(f_i=\sum_{j=1}^{i}f_{i-j}*-1^{j-1}*C_i^j

引言: 我们在进行手机游戏开发的过程中,由于手机的内存资源是有限的,那么对纹理贴图的优化是非常有必要的,有可能相同的功能,优化的好与不好对内存资源的消耗是非常明显的,下面我就用一个例子来说明一下. 说明: cocos2d-x游戏开发过程中,左下角的三个参数对我们游戏开发者来说,是非常重要的三个参数指标.第一个是场景中精灵的渲染次数,该数字越大说明越耗资源,我们尽量让这个数字越小越好.第二个数字是每帧之间的时间间隔.第三个参数是每秒调用的帧数,尽量让它保持在60左右,显得游戏是最流畅的. 操作说明

拓扑排序O(E), bellman O(VE)   , 使用邻接表的dfs O(V+E) ,floyd O(N*N*N) bellman算法只能判断是否存在负环. 所以可以先把权值全部设为-1 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> #include <stack> using namespace std; + ; <<; struct node { int u,v,wei

题目描述 Seter建造了一个很大的星球,他准备建造N个国家和无数双向道路.N个国家很快建造好了,用1..N编号,但是他发现道路实在太多了,他要一条条建简直是不可能的!于是他以如下方式建造道路:(a,b),(c,d)表示,对于任意两个国家x,y,如果a<=x<=b,c<=y<=d,那么在xy之间建造一条道路.Seter保证不会有一个国家与自己之间有道路. Seter好不容易建好了所有道路,他现在在位于P号的首都.Seter想知道P号国家到任意一个国家最少需要经过几条道路.当然,Se

题目背景 缩点+DP 题目描述 给定一个n个点m条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大.你只需要求出这个权值和. 允许多次经过一条边或者一个点,但是,重复经过的点,权值只计算一次. 输入输出格式 输入格式: 第一行,n,m 第二行,n个整数,依次代表点权 第三至m+2行,每行两个整数u,v,表示u->v有一条有向边 输出格式: 共一行,最大的点权之和. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 2 2 1 1 1 2 2 1 输出样例#1: 复制 2 说明 n<=10^

### 洛谷 P2656 题目链接 ### 题目大意: 小胖和ZYR要去ESQMS森林采蘑菇. ESQMS森林间有N个小树丛,M条小径,每条小径都是单向的,连接两个小树丛,上面都有一定数量的蘑菇.小胖和ZYR经过某条小径一次,可以采走这条路上所有的蘑菇.由于ESQMS森林是一片神奇的沃土,所以一条路上的蘑菇被采过后,又会长出一些新的蘑菇,数量为原来蘑菇的数量乘上这条路的“恢复系数”,再下取整. 比如,一条路上有4个蘑菇,这条路的“恢复系数”为0.7,则第一~四次经过这条路径所能采到的蘑菇数量分别

[合集]有标号的DAG图计数(合集) orz 1tst [题解]有标号的DAG计数1 [题解]有标号的DAG计数2 [题解]有标号的DAG计数3 [题解]有标号的DAG计数4

题意: 出租车公司有M个订单. 订单格式:     hh:mm  a  b  c  d 含义:在hh:mm这个时刻客人将从(a,b)这个位置出发,他(她)要去(c,d)这个位置. 规定1:从(a,b)到(c,d)所花的时间为:abs(a-c)+abs(b-d). 规定2:一辆出租车如果要接单,必须在客人出发前1分钟(包括)以前接单. 问,最少派出多少辆出租车,可以完成所有任务. 思路: 把每一笔单看成一个点,如果完成第i个单后可以接到第j个单,则 i->j连上线. 则题为:求这个DAG图的最小路

题意: 有一个城镇,它的所有街道都是单行(即有向)的,并且每条街道都是和两个路口相连.同时已知街道不会形成回路. 可以在任意一个路口放置一个伞兵,这个伞兵会顺着街道走,依次经过若干个路口. 问最少需要投放几个伞兵,使得每个路口都被伞兵拜访过.并且要满足每个路口只能被一个伞兵拜访过. 思路: 裸DAG图的最小路径覆盖. DAG图的最小路径覆盖数 = 节点数 - 二分图最大匹配 代码: vector<int> graph[125]; int cx[125],cy[125]; bool bmask[

我是连月更都做不到的蒟蒻博主QwQ 考虑到我太菜了,考完noip就要退役了,所以我决定还是把博客的倒数第二篇博客给写了,也算是填了一个坑吧.(最后一篇?当然是悲怆のnoip退役记啦QAQ) 所以我们今天学习的是AC自动机的Trie图和last优化.如果不知道什么是AC自动机,建议看一看我的上一篇博客:AC自动机学习笔记1 Trie图 上次我们说到朴素的AC自动机的时间复杂度是布星的,原因如下: 匹配时因为每次都要跳fail边,复杂度上界可以达到 $ O(ml) $ 而Tire图就是用来解决这种问

建图模块 mapping_module在初始化系统的时候进行实例化,在构建实例的时候会实例化local_map_cleaner和local_bundle_adjuster.系统启动的时候会在另外一个线程中启动该模块. // src/openvslam/system.cc:78 mapper_ = new mapping_module(map_db_, camera_->setup_type_ == camera::setup_type_t::Monocular); // src/openvsla

题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/356788 Airports Time Limit: 3000MS 问题描述 An airline company offers flights out of n airports, conveniently labeled from 1 to n. The flight time tij from airport i to airport j is known for every i and j. It

凡是参阅过react官方英文文档的童鞋大体上都能知道对于一个组件来说,其state的改变(调用this.setState()方法)以及从父组件接受的props发生变化时,会导致组件重渲染,正所谓"学而不思则罔",在不断的学习中,我开始思考这一些问题:   1.setState()函数在任何情况下都会导致组件重渲染吗?如果setState()中参数还是原来没有发生任何变化的state呢? 2.如果组件的state没有变化,并且从父组件接受的props也没有变化,那它就一定不会重渲染吗?

load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab

凡是参阅过react官方英文文档的童鞋大体上都能知道对于一个组件来说,其state的改变(调用this.setState()方法)以及从父组件接受的props发生变化时,会导致组件重渲染,正所谓"学而不思则罔",在不断的学习中,我开始思考这一些问题:   1.setState()函数在任何情况下都会导致组件重渲染吗?如果setState()中参数还是原来没有发生任何变化的state呢? 2.如果组件的state没有变化,并且从父组件接受的props也没有变化,那它就一定不会重渲染吗?

原文地址: http://www.cnblogs.com/cocowool/archive/2011/08/22/2149929.html 对于网站来说,速度是第一位的.用户总是讨厌等待,面对加载的Video和页面,是非常糟糕的用户体验.所以如何利用Cache来优化网站,值得深入研究. 什么是缓存? 缓存是一个到处都存在的用空间换时间的例子.通过使用多余的空间,我们能够获取更快的速度.用户在浏览网站的时候,浏览器能够在本地保存网站中的图片或者其他文件的副本,这样用户再次访问该网站的时候,浏览器就

最近做了一个.Net Core环境下,基于NPOI的Excel导入导出以及Word操作的服务封装,涉及到大量反射操作,在性能优化过程中使用到了表达式树,记录一下. Excel导入是相对比较麻烦的一块,实现的效果是:调用方只需要定义一个类,只需要标记特性,服务读取Excel=>校验(正则.必填.整数范围.日期.数据库是否存在.数据重复) =>将校验结果返回 => 提供方法将Excel数据转换为指定类集合. 在最后一步转换,最开始用反射实现,性能较差:后来通过了反射+委托,表达式树方式进行优

缓存命中率   缓存命中率,是指直接通过缓存获取数据的请求次数,占所有数据请求次数的百分比,可以衡量缓存使用的好坏.命中率越高,表示使用缓存带来的收益越高,应用程序的性能也就越好.   实际上,缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块,主要作用就是把经常访问的数据(也就是热点数据),提前读入到内存中.这样,下次访问时就可以直接从内存读取数据,而不需要经过硬盘,从而加快应用程序的响应速度.   cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况.   cachetop 提供了每个进程的缓存命中