差分约束系统解析

差分约束系统解析
差分约束系统解析

差分约束系统poj1201 ,poj1275的解题报告

现在发现刘汝佳写的书真的是给高手看的!。要是一个半懂的人去看这本书根本不知所云。简直就是晦涩难懂。但是一旦把问题搞懂了再去看,就发现居然这个书全讲的是重点。看来这本书只适合于做指导用。我基本上没怎么看懂这个书。

这几天做差分系统的题的时候,经常碰到这种情况:

为什么题目明明要求的是求某某值的最小值。但找的资料上却说的用最长路求法。还有的地方要求某函数值的最大值,但用的方法却是求最短路的方法。

到底是求最短路还是求最长路?

最终我发现了。只要是能用bellman_ford解决的差分约束系统,既可以用最长路求法求得,也可以用最短路求得。并且部分可以用Dijkstra解决!

其实个人觉得用“单原点最短路,单原点最长路求法”这个两个说法来描述用bellman_ford 解决差分约束系统是不准确的。在一般的最短路径求法中对应的松弛操作为:

If dist[b]》dist[a]+ w[a][b] then

dist[b]= dist[a]+ w[a][b]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。(1)

然而在所谓的最长路求法中松弛操作变为了

If dist[b]《dist[a]+ w[a][b] then

dist[b]= dist[a]+ w[a][b]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。(2)

也就是说,最短路就是对应(1)号松弛方法,最长路对应(2)号而已。

现在先来看看一般的例子:

假如有如下不等式组:(即求出来的最终答案要保证下列不等式成立)

s[bi] -s[ai]>= ci; 0<=ai,bi<= max; i=1,2,3,。。。。

现在求s[max]的最小值.

用求最长路的方法:即用(2)号松弛方法

先将不等式变形:s[bi]>=s[ai]+ci;

即保证s[bi] 不小于s[ai]+ci;

而(2)号松弛操作的作用也是这个。即保证dist[b]不小于dist[a]+ w[a][b]

于是这个个不等式便与这种松弛操作统一了。

所以就设a到b的路径为ci。应用(2)号松弛操作得到的最后答案,就能保证不等式始终是成立的。

因此对所有s[bi] -s[ai]>= ci; 设ai到bi的距离为ci,其余没有路径的地方设为—10000000000000000(无穷小)原点到自己的距离设为0;

于是bi被不断跟新。不断变大。

注意这个时候s[bi]是从负无穷小慢慢升上来的。到最后计算完成后,事实上对于某些不等式有s[bi] > s[ai]+ci。但有一条最终路径(即最长路径)上的节点是完全符合s[bi] = s[ai]+ci的

所以这个时候求到的s[max]是所有可行解中的最小值。

下面改用(1)号松弛方法。

(1)号的作用就是保证dist[b]不大于dist[a]+ w[a][b]

将不等式组变形:s[ai]-s[bi]<=-ci;再变:s[ai]<=s[bi] + (—ci)

于是(1)号松弛操作也与不等式统一了。

即我们设bi 到ai 的路径为(-ci)

用一号松弛法的算法,求最短路径。因为是求最短路径,对于没有路径的地方

设为100000000000000(无穷大);

当算法进行时:于是s[ai]的值被不断跟新,不断缩小。最终到达的最短路径的。所以s[max]是所有可行解中的最小值!只不过这个时候求出的最小值与刚才求得那个最小值为相反数:这是因为:

差分约束系统构成的图一般是有向图。求最长路(即2号松弛)是求原点到终点的距离。而我们设原点到自己的路径为0.所以求出来的最长路径为正。

而如果反过来求最短路,画下图的话就会明白。求的是终点到原点的距离。如果原点自己到自己为0的话,且这些距离都为负。所以求出来的结果是负的。反个号就是答案了。

至此,对于同一个差分约束系统所谓的求最短路,求最长路都是可以行得通的,只不过看你怎么变化不等式。从而最终选择相应的松弛操作而已。

假如题目再变一下。求s[max]的最大值呢?。如果一定要用(1)号松弛法(即求最长路),当然前提是不等式有对s[max]进行约束。

用同样的方法,同样的不等式求出来的最大值,最小值难道是一样的吗。

注意,因为差分约束图是有向图。如果求最大值的话,则不等式

s[bi] -s[ai]>= ci; 中有很大一部分是bi0。

也就是说这个求得最大值是从终点到原点的最长路径!而不是原点到终点的最长路径!。

这两种方向都不一样。因此。即使是一样的图。但求出来的东西不一样。

最后,不等式必须是大于等于,或者小于等于号。才能正常运行。因为我们求出来的最终某条路径,其路径上的所有节点是完全符合= 关系的。只是对于其他路径才符合不等关系

下面举例说明:poj1201

题目分析:给出N个区间以及每个区间对应的整数,计算一个集合,使得对于每个给出的区间,集合与它的相同元素个数不小于相应的整数。那么这个集合最小为多少?

输入:N行,每行三个整数:A B C,代表区间的两个端点,以及相应整数(最小共同元素数)

对于最长路径求法有不等式:s[i]表示0.。。I-1.已有多少个整数了。

s[b+1]-s[a]>=c;

将所有点排序后得一次将区间端点排序

s[i]-s[i-1]>= 0;

s[i-1]-s[i]>=-val(s[i-1]-s[i]) 。。。。。。。。V al(s[i-1]-s[i])代表两个端点的差值

于是图就建好了,同时注意约束s[max]的是它前面那个点。也就是说求的是原点到s[max]的最长路径。同时设原点自己到自己为0.最后求得s[max]就是答案了。

#include

using namespace std;

const int MAX_M=50000+2;

struct Map{

int a ,b,lon;

};

Map map[6*MAX_M];

int hash[MAX_M];

int cmp( const void *p ,const void *q)

{

return ((Map *)p)->a - ((Map *)q)->a;

}

void spfa(int &ans){

int order[MAX_M],dist[MAX_M],head,last,ict,tmp,a,b,c; memset(order,1<<5,sizeof(order));

memset(dist,1<<7,sizeof(dist));

dist[0]=0;

head=0;

last=0;

while(head<500000000){

ict=hash[head];

while(map[ict].a==head){

a=map[ict].a;b=map[ict].b;c=map[ict].lon;

if(dist[b]

dist[b]=dist[a]+c;

if(order[b]>500000000){

order[last]=b;

last=b;

}

}

ict++;

}

tmp=head;

head=order[head];

order[tmp]=550000000;

}

ans=dist[ans];

}

int main(){

int a,b,c,n,tot,point,ict,max;

freopen("d:/in.txt","r",stdin);

while(scanf("%d",&n)!=EOF){

tot=-1;

max=0;

memset(hash,0,sizeof(hash));

for(ict=0; ict

scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);

map[++tot].a=a+1;

map[tot].b=b+2;

map[tot].lon=c;

hash[a+1]=1;

hash[b+2]=1;

if(b+2>max)

max=b+2;

}

point=0;

for(ict=1; ict<=max; ict++){

if(hash[ict]){

map[++tot].a=point;

map[tot].b=ict;

map[tot].lon=0;

map[++tot].a=ict;

map[tot].b=point;

map[tot].lon=point-ict;

point=ict;

}

}

tot++;

qsort(map,tot,sizeof(map[0]),cmp);

hash[0]=0;

point=0;

for(ict=1; ict

if(map[ict].a==point)

continue;

hash[map[ict].a]=ict;

point=map[ict].a;

}

spfa(max);

printf("%d\n",max);

}

return 1;

}

现在用最短路径求法求:

不等数组变为

s[a]-s[b+1]<=-c;

将所有点排序后得一次将区间端点排序

s[i-1]-s[i]<= 0;

s[i]-s[i-1]<= val(s[i-1]-s[i]) 。。。。。。。。V al(s[i]-s[i-1])代表两个端点的差值

这个时候就是求终点s[max]到原点的距离了。假如原点自己到自己设为0.那么最终求出来s[max]就是负数。反号就是答案了。

注意两个程序在进行松弛的时候端点是不同的。

#include

using namespace std;

const int MAX_M=50000+2;

struct Map{

int a ,b,lon;

};

Map map[6*MAX_M];

int hash[MAX_M];

int cmp( const void *p ,const void *q){

return ((Map *)p)->b - ((Map *)q)->b;

}

void spfa(int &ans){

int order[MAX_M],dist[MAX_M],head,last,ict,tmp,a,b,c; memset(order,1<<5,sizeof(order));

memset(dist,1<<6,sizeof(dist));

dist[0]=0;

head=0;

last=0;

while(head<500000000){

ict=hash[head];//装载表头指针

while(map[ict].b==head){

a=map[ict].a;b=map[ict].b;c=map[ict].lon;

if(dist[a]>dist[b]+c){

dist[a]=dist[b]+c;

if(order[a]>500000000){

order[last]=a;//加入表尾指针

last=a;

}

}

ict++;

}

tmp=head;//卸载表头指针

head=order[head];

order[tmp]=550000000;

}

ans=dist[ans];

}

int main(){

int a,b,c,n,tot,point,ict,max;

freopen("d:/in.txt","r",stdin);

while(scanf("%d",&n)!=EOF){

tot=-1;

max=0;

memset(hash,0,sizeof(hash));

for(ict=0; ict

scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);

map[++tot].a=b+2;

map[tot].b=a+1;

map[tot].lon=-c;

hash[a+1]=1;

hash[b+2]=1;

if(b+2>max)

max=b+2;

}

point=0;

for(ict=1; ict<=max; ict++){

if(hash[ict]){

map[++tot].a=point;

map[tot].b=ict;

map[tot].lon=ict-point;

map[++tot].a=ict;

map[tot].b=point;

map[tot].lon=0;

point=ict;

}

}

tot++;

qsort(map,tot,sizeof(map[0]),cmp);

hash[0]=0;

point=0;

for(ict=1; ict

if(map[ict].b==point)

continue;

hash[map[ict].b]=ict;

point=map[ict].b;

}//哈希邻接链表

spfa(max);

printf("%d\n",-max);

}

return 1;

}

1755 【差分约束】Cashier Employment(出纳员的雇佣)

【差分约束】Cashier Employment(出纳员的雇佣) Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:2 Accepted:2 Description 出纳员的雇佣(cashier.pas/c/cpp) 【问题描述】 Tehran的一家每天24小时营业的超市,需要一批出纳员来满足它的需要。超市经理雇佣你来帮他解决他的问题——超市在每天的不同时段需要不同数目的出纳员(例如:午夜时只需一小批,而下午则需要很多)来为顾客提供优质服务。他希望雇佣最少数目的出纳员。 经理已经提供你一天的每一小时需要出纳员的最少数量——R(0), R(1), ..., R(23)。R(0)表示从午夜到上午1:00需要出纳员的最少数目,R(1)表示上午1:00到2:00之间需要的,等等。每一天,这些数据都是相同的。有N人申请这项工作,每个申请者I在没24小时中,从一个特定的时刻开始连续工作恰好8小时,定义tI (0 <= tI <=23)为上面提到的开始时刻。也就是说,如果第I个申请者被录取,他(她)将从tI 时刻开始连续工作8小时。你将编写一个程序,输入R(I)(I = 0..23)和tI (I = 1..N),它们都是非负整数,计算为满足上述限制需要雇佣的最少出纳员数目。在每一时刻可以有比对应的R(I)更多的出纳员在工作。 Input 第一行为测试点个数(<= 20)。每组测试数据的第一行为24个整数表示R(0),R(1),..., R(23)(R(I)<= 1000)。接下来一行是N,表示申请者数目(0 <= N <= 1000),接下来每行包含一个整数tI (0 <= tI <= 23)。两组测试数据之间没有空行。Output 对于每个测试点,输出只有一行,包含一个整数,表示需要出纳员的最少数目。如果无解,你应当输出“No Solution”。 Sample Input 1

数与图的完美结合—浅析差分约束系统

数与图的完美结合 -------浅析差分约束系统 华中师大一附中冯威 [摘要] 在面对多种多样的问题时,我们经常会碰到这样的情况:往往我们能够根据题目题面意思来建立一些简单的模型,但却面对这些模型无从下手。这时我们应该意识到,也许能够将这种模型与其他的模型之间搭起一座桥梁,使我们能够用更简单直接的方式解决它。这里我们介绍一种方法,它很好地将某些特殊的不等式组与图相联结,让复杂的问题简单化,将难处理的问题用我们所熟知的方法去解决,它便是差分约束系统。这里我们着重介绍差分约束系统的原理和其需要掌握的bellman-ford算法。然后通过zju1508和zju1420两道题目解析差分约束系统在信息学题目中的应用,并逐渐归纳解决这类问题的思考方向。 [目录] ◆关键字 (2) ◆Bellman-ford算法 (2) ◇算法简单介绍 (2) ◇算法具体流程 (2) ◇例题一ZJU2008 (4) ◆差分约束系统 (5) ◇例题二ZJU1508 (5) ◇线性程序设计 (7) ◇差分约束系统 (7) ◇例题三ZJU1420 (8) ◆结语 (9) ◆附录 (9)

[关键字] 差分约束系统、不等式、单元最短路径、转化 [正文] 在分析差分约束系统之前,我们首先介绍一个解决单元最短路径问题的Bellman Ford算法,它的应用十分广泛,在差分约束系统中更充当着重要的角色。 Bellman-ford 算法 算法简单介绍 这个算法能在更一般的情况下解决最短路的问题。何谓一般,一般在该算法下边的权值可以为负,可以运用该算法求有向图的单元最长路径或者最短路径。我们这里仅以最短路径为例。 Bellman ford 类似于Dijkstra算法,对每一个节点v∈V,逐步减小从起点s到终点v最短路的估计量dist[v]直到其达到真正的最短路径值mindist[v]。Bellman-ford算法同时返回一个布尔值,如果不存在从源结点可达的负权回路,算法返回布尔值TRUE,反之返回FALSE。 算法具体流程 1.枚举每条边(u,v)∈E(G)。 2.对枚举到的边进行一次更新操作。 3.回到步骤1,此过程重复n-1次,以确定没有更可以优化的情况。 4.枚举每条边(u,v)若仍然存在可以更新的边,则说明有向图中出现了负权回路,于是返回布尔值FALSE。 5.返回布尔值TRUE。 注:这里的更新操作是一种松弛技术,以单元最短路径为例这个操作就是保证 dist[v]<=dist[u]+w[u,v],即if dist[v]>dist[u]+w[u,v] then dist[v]=dist[u]+w[u,v],如果是最长路径则是保证dist[v]>=dist[u]+w[u,v]。 定义一个有向图G=(V,E),w(u,v)表示由结点u到v的边的权值。 伪代码如下:

有限差分法及其应用

有限差分法及其应用 1有限差分法简介 有限差分法(FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法,至今仍被广泛运用。该方程将解域划分为差分网格,用有限个网络节点代替连续的求解域。有限差分法通过泰勒级数展开等方法,把控制方程中的导数用网格节点上的函数值得差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似值解法,数学概念直观,表达简单,是发展较早且比较成熟的数值方法。 2有限差分法的数学基础 有限差分法的数学基础是用差分代替微分,用差商代替微商而用差商代替微商的意义是用函数在某区域内的平均变化率来代替函数的真是变化率。而根据泰勒级数展开可以看出,用差商代替微商必然会带来阶段误差,相应的用差分方程代替微分方程也会带来误差,因此,在应用有限差分法进行计算的时候,必须注意差分方程的形式,建立方法及由此产生的误差。 3有限差分解题基本步骤 有限差分法的主要解题步骤如下: 1)建立微分方程 根据问题的性质选择计算区域,建立微分方程式,写出初始条件和边界条件。 2)构建差分格式 首先对求解域进行离散化,确定计算节点,选择网格布局,差分形式和步长;然后以有限差分代替无线微分,以差商代替微商,以差分方程代替微分方程及边界条件。 3)求解差分方程 差分方程通常是一组数量较多的线性代数方程,其求解方法主要包括两种:精确法和近似法。其中精确法又称直接发,主要包括矩阵法,高斯消元法及主元素消元法等;近似法又称间接法,以迭代法为主,主要包括直接迭代法,间接迭代法以及超松弛迭代法。4)精度分析和检验 对所得到的数值进行精度与收敛性分析和检验。 4商用有限差分软件简介 商用有限差分软件主要包括FLAC、UDEC/3DEC和PFC程序,其中,FLAC是一个基于显式有限差分法的连续介质程序,主要用来进行土质、岩石和其他材料的三维结构受力特性模拟和塑性流动分析;UDEC/3DEC是针对岩体不连续问题开发,用于模拟非连续介质在静,动态载荷作用下的反应;PFC是利用显式差分算法和离散元理论开发的微、细观力学程序,它是从介质的基本粒子结构的角度考虑介质的基本力学特性,并认为给定介质在不同应力条件下的基本特征主要取决于粒子之间接粗状态的变化,适用于研究粒状集合体的破裂和破裂发展问题,以及颗粒的流动(大位移)问题。

cadence16.6差分约束规则

差分对的约束设置 第一步,差分对的设置 差分对的设置有很多方法,下面介绍两种最常用的方法。 1.点击菜单Logic→Assign Differential Pair... 弹出以下对话框。 点击你想要创建差分对的Net1和Net2,填入差分的名字,点击Add后就成功创建了差分对。 点击Auto Generate按钮后,弹出以下对话框:

在第一个输入框填入Net的主要名字后,在下面的框中填入差分线的标志如N,P。点击Generate即可自动产生差分对。 2.在约束管理器中设置差分对。 在DSN上点击右键,在菜单中选择Create→Differential Pair。即可弹出下面的对话框。

和上一种方法的设置差不多,这里就不再叙述了。 第二步差分对约束规则的设置 差分对各项约束可以在约束管理器中的 Electric→Net→routing→Differential Pair中直接在各差分对上填入各项约束数值就可生效,但更好的方法是创建约束规则后赋给各个差分对。 在DSN上点击右键,在菜单中选择Create→Electrical CSet后,弹出下面的对话框; 输入规则名后点Ok,在Electric→constraimt set→outing→Differential Pair中可以看到新规则。 在表格中输入各项数值即可完成新规则的设置。如图所示 差分对约束参数主要有以下几个:

1coupling paramaters 主要包括了 Primary Gap 差分对最优先线间距(边到边间距)。 Primary Width 差分对最优先线宽。 Neck Gap 差分对Neck模式下的线间距(边到边间距),用于差分对走线在布线密集区域时切换到Neck值。 Neck Width差分对Neck模式下的线宽,用于差分对走线在布线密集区域时切换到Neck值。如图所示 设置数值时在表格中右键菜单中选择change,会出现以下各层数值表格,可以在每一层上设置不同的数值。 需要注意的是在物理(physical)约束中同样可以设置差分规则,但是电气规则约束在布线时更优先,同时电气规则可以设置更多的约束,推荐在电气规则中设置差分走线的约束。 2 Min Line Specing 差分对最小间距,一定要小于或等于"Primary gap"与(-)tolerance的数值,并且也要小于或等于"Neck gap"与(-)tolerance的数值。对于不符合约束的差分对,会显示“DS”的DRC错误提示。

差分约束

(本文假设读者已经有以下知识:最短路径的基本性质、Bellman-Ford算法。)比如有这样一组不等式: X1 - X2 <= 0 X1 - X5 <= -1 X2 - X5 <= 1 X3 - X1 <= 5 X4 - X1 <= 4 X4 - X3 <= -1 X5 - X3 <= -3 X5 - X4 <= -3 不等式组(1) 全都是两个未知数的差小于等于某个常数(大于等于也可以,因为左右乘以-1就可以化成小于等于)。这样的不等式组就称作差分约束系统。 这个不等式组要么无解,要么就有无数组解。因为如果有一组解{X1, X2, ..., Xn}的话,那么对于任何一个常数k,{X1 + k, X2 + k, ..., Xn + k}肯定也是一组解,因为任何两个数同时加一个数之后,它们的差是不变的,那么这个差分约束系统中的所有不等式都不会被破坏。 差分约束系统的解法利用到了单源最短路径问题中的三角形不等式。即对于任何一条边u -> v,都有: d(v) <= d(u) + w(u, v) 其中d(u)和d(v)是从源点分别到点u和点v的最短路径的权值,w(u, v) 是边u -> v的权值。 显然以上不等式就是d(v) - d(u) <= w(u, v)。这个形式正好和差分约束 系统中的不等式形式相同。于是我们就可以把一个差分约束系统转化成一张图,每个未知数Xi对应图中的一个顶点Vi,把所有不等式都化成图中的一条边。对于不等式Xi - Xj <= c,把它化成三角形不等式:Xi <= Xj + c,就可以化成 边Vj -> Vi,权值为c。最后,我们在这张图上求一次单源最短路径,这些三角形不等式就会全部都满足了,因为它是最短路径问题的基本性质嘛。 话说回来,所谓单源最短路径,当然要有一个源点,然后再求这个源点到其他所有点的最短路径。那么源点在哪呢?我们不妨自已造一个。以上面的不等式组为例,我们就再新加一个未知数X0。然后对原来的每个未知数都对X0随便加一个不等式(这个不等式当然也要和其它不等式形式相同,即两个未知数的差小于等于某个常数)。我们索性就全都写成Xn - X0 <= 0,于是这个差分约束系 统中就多出了下列不等式: X1 - X0 <= 0 X2 - X0 <= 0 X3 - X0 <= 0 X4 - X0 <= 0

约束优化设计

行域 φ 内,选择一个初始点 X 然后确定一个可行 得一个目标函数有所改善的可行的新点 X 即完成了 第四章 约束优化设计 ● 概述 ● 约束坐标轮换法 ● 随机方向法 ● 罚函数法 概述 结构优化设计的问题,大多属于约束优化设计问题,其数学模型为: s .t . min f (x ) g u (x ) ≤ 0 h v (x ) = 0 x ∈ R n u = 1, 2,..., m v = 1, 2,..., p < n 根据求解方式的不同,可分为直接解法和间接解法两类。 直接解法是在仅满足不等式约束的可行设计区域内直接求出问题的约束最优解。属于 这类方法的有:随机实验法、随机方向搜索法、复合形法、可行方向法等。其基本思路: 在由 m 个不等式约束条件 gu(x )≤0 所确定的可 0 搜索方向 S ,且以适当的步长沿 S 方向进行搜索,取 1 一次迭代。以新点为起始点重复上述搜索过程,每次 均按如下的基本迭代格式进行计算: X k+1=X k +α k S k (k=0,1,2,..) 逐步趋向最优解, 直到满足终止准则才停止迭代。 直接解法的原理简单,方法实用,其特点是: 1) 由于整个过程在可行域内进行,因此,迭代计算 不论何时终止,都可以获得比初始点好的设计点。 2) 若目标函数为凸函数,可行域为凸集,则可获得全域最优解,否则,可能存在多个局 部最优解,当选择的初始点不同,而搜索到不同的局部最优解。 3) 要求可行域有界的非空集

φ(X,μ1,μ2)=F(X)+∑μ 1 G??g j X)??+∑μ2H??h k(X)?? a)可行域是凸集;b)可行域是非凸 集 间接解法 间接解法是将约束优化问题转化为一系列无约束优化问题来解的一种方法。由于间接解法可以选用已研究比较成熟的无约束优化方法,并且容易处理同时具有不等式约束和等式约束的问题。因而在机械优化设计得到广泛的应用。 间接解法中具有代表性的是惩罚函数法。将约束函数进行特殊的加权处理后,和目标函数 结合起来,构成一个新的目标函数,即将原约束优化问题转化为一个或一系列的无约束优 化问题。 m l j=1k=1 新目标函数 然后对新目标函数进行无约束极小化计算。 加权因子 间接法是结构优化设计中广泛使用的有效方法,其特点: 1)由于无约束优化方法的研究日趋成熟,为间接法提供可靠基础。这类算法的计算效率和数值计算的稳定性大有提高; 2)可以有效处理具有等式约束的约束优化问题; 3)目前存在的主要问题,选取加权因子较为困难,选取不当,不仅影响收敛速度和计算精度,甚至导致计算失败。

allegro 16.3 约束规则设置

Allegro 16.3约束规则设置 约束管理器是一个交叉的平台,以工作簿和工作表的形式在 Cadence PCB设计流程中用于管理所有工具的高速电子约束。可以使用约束管理器和SigXplorer Expert 开发电路的拓扑并得出电子约束,可以包含定制约束、定制测量和定制激励。 所谓约束就是用户定义的限制条件,当在板上走线和放置元件时会遵守这些约束。电子约束(ECSets)就是限制PCB 上与电行为有关的对象,比如可以设置某个网络最大传输延迟为2ns。 以下图为一约束设置窗口。 一、说明 先解释一下约束的类型以及约束中用到的简写名词,如下图所示:

1、NCIs(NET CLASS) 由众多nets或者buses、differential pairs、Xnet所组成的类,可对其赋予相似的约束。如下图所示。 2、NCC(Net Class-Class) 一般用在约束组与组之间的间距的时候使用,如下图。 3、DPr(Differential Pairs)差分对 一组差分对一般由两条Xnet或者net以差分走线的方式组成,如下图。差分对的形成有两种方式:一是由模型指定的差分对,再者就是由用户自己定义的差分对。 ?模型定义的差分对:可以在器件信号模型中指定差分对,可以使用PCB Design,PCB SI,SigXplores 来将模型指定给相应的元件。 ?用户定义的差分对:可以在约束管理器中 Net 一级的对象中创建差分对,可以灵活的更改差分对命名和更改差分对成员,但是没有模型指定差分对的精确性。 以下是设置差分对规则时,需要赋予约束的项。

针对以上约束中用到的一些约束点进行解释说明:

算法总结

算法分块总结 为备战2005年11月4日成都一战,特将已经做过的题目按算法分块做一个全面详细的总结,主要突出算法思路,尽量选取有代表性的题目,尽量做到算法的全面性,不漏任何ACM可能涉及的算法思路。算法设计中,时刻都要牢记要减少冗余,要以简洁高效为追求目标。另外当遇到陌生的问题时,要想方设法进行模型简化,转化,转化成我们熟悉的东西。 图论模型的应用 分层图思想的应用: 用此思想可以建立起更简洁、严谨的数学模型,进而很容易得到有效算法。重要的是,新建立的图有一些很好的性质: 由于层是由复制得到的,所以所有层都非常相似,以至于我们只要在逻辑上分出层的概念即可,根本不用在程序中进行新层的存储,甚至几乎不需要花时间去处理。由于层之间的相似性,很多计算结果都是相同的。所以我们只需对这些计算进行一次,把结果存起来,而不需要反复计算。如此看来,虽然看起来图变大了,但实际上问题的规模并没有变大。 层之间是拓扑有序的。这也就意味着在层之间可以很容易实现递推等处理,为发现有效算法打下了良好的基础。 这些特点说明这个分层图思想还是很有潜力的,尤其是各层有很多公共计算结果这一点,有可能大大消除冗余计算,进而降低算法时间复杂度。 二分图最大及完备匹配的应用: ZOJ place the robots: 二分图最优匹配的应用: 最大网络流算法的应用:典型应用就求图的最小割。 最小费用最大流的应用: 容量有上下界的最大流的应用: 欧拉路以及欧拉回路的应用:主要利用求欧拉路的套圈算法。 最小生成树: 求最小生成树,比较常用的算法有Prim算法和Kruskal算法。前者借助Fibonacci堆可以使复杂度降为O(Vlog2V+E),后者一般应用于稀疏图,其时间复杂度为O(Elog2V)。 最小K度限制生成树: 抽象成数学模型就是: 设G=(V,E,ω)是连通的无向图,v0 ∈V是特别指定的一个顶点,k为给定的一个正整数。 首先考虑边界情况。先求出问题有解时k 的最小值:把v0点从图中删去后,图中可能会出现m 个连通分量,而这m 个连通分量必须通过v0来连接,所以,在图G 的所有生成树中 dT(v0)≥m。也就是说,当k

微分方程与差分方程详细讲解与例题

第七章 常微分方程与差分方程 常微分方程是高等数学中理论性和应用性都较强的一部分,是描述客观规律的一种重要方法,是处理物理、力学、几何等应用问题的一个重要工具,微分和积分的知识是研究微分方程的基础。微分方程作为考试的重点容,每年研究生考试均会考到。特别是微分方程的应用问题,既是重点,也是难点,在复习时必须有所突破。 【数学一大纲容】常微分方程的基本概念;变量可分离的方程;齐次方程;一阶线性方程;伯努利(Bernoulli )方程;全微分方程;可用简单的变量代换求解的某些微分方程;可降阶的高阶微分方程;线性微分方程解的性质及解的结构定理;二阶常系数齐次线性微分方程;高于二阶的某些常系数齐次线性微分方程;简单的二阶常系数非齐次线性微分方程;欧拉(Euler )方程;微分方程的简单应用。 【数学二大纲容】常微分方程的基本概念;变量可分离的方程;齐次方程;一阶线性微分方程;可降阶的高阶微分方程;线性微分方程解的性质及解的结构定理;二阶常数齐次线性微分方程;高于二阶的某些常系数齐次线性微分方程;简单的二阶常系数非齐次线性微分方程;微分方程的一些简单应用。 【大纲要求】要理解微分方程的有关概念,如阶、解、通解、特解、定解条件等,掌握几类方程的解法:如变量可分离方程,齐次方程,一阶线性微分方程,伯努利方程,可降阶方程等。理解线性微分方程解的性质和解的结构,掌握求解常系数齐次线性方程的方法,掌握求解某些自由项的常系数非齐次线性方程的待定系数法。了解欧拉方程的概念,会求简单的欧拉方程。会用微分方程处理物理、力学、几何中的简单问题。 【考点分析】本章包括三个重点容: 1.常见的一阶、二阶微分方程求通解或特解。求解常微分方程重要的是判断方程为哪种类型,并记住解法的推导过程。 2.微分方程的应用问题,这是一个难点,也是重点。利用微分方程解决实际问题时,若是几何问题,要根据问题的几何特性建立微分方程。若是物理问题,要根据某些物理定律建立微分方程,也有些问题要利用微元法建立微分方程。 3.数学三要求掌握一阶常系数线性差分方程的求解方法,了解差分与差分方程及其通解与特解等概念,会用差分方程求解简单的经济应用问题。 【考点八十三】形如()()y f x g y '=的一阶微分方程称为变量可分离微分方程。可分离变量的微分方程的解题程序: 当()0,()()()() dy g y y f x g y f x dx g y '≠=? =时,然后左、右两端积分 (),()dy f x dx C g y =+?? 上式即为变量可分离微分方程的通解。其中,C 为任意常数,1 ()() dy g y g y ? 表示函数的一个原函数,()f x dx ?表示函数()f x 的一个原函数. 【例7.1】微分方程1+++='y x xy y 的通解为____________。

cadence Allegro16.3约束规则

约束规则设置 约束管理器是一个交叉的平台,以工作簿和工作表的形式在 Cadence PCB设计流程中用于管理所有工具的高速电子约束。可以使用约束管理器和SigXplorer Expert 开发电路的拓扑并得出电子约束,可以包含定制约束、定制测量和定制激励。 所谓约束就是用户定义的限制条件,当在板上走线和放置元件时会遵守这些约束。电子约束(ECSets)就是限制PCB 上与电行为有关的对象,比如可以设置某个网络最大传输延迟为2ns。 以下图为一约束设置窗口。 一、说明 先解释一下约束的类型以及约束中用到的简写名词,如下图所示:

由众多nets或者buses、differential pairs、Xnet所组成的类,可对其赋予相似的约束。如下图所示。 2、NCC(Net Class-Class) 一般用在约束组与组之间的间距的时候使用,如下图。 3、DPr(Differential Pairs)差分对 一组差分对一般由两条Xnet或者net以差分走线的方式组成,如下图。差分对的形成有两种方式:一是由模型指定的差分对,再者就是由用户自己定义的差分对。 ?模型定义的差分对:可以在器件信号模型中指定差分对,可以使用PCB Design,PCB SI,SigXplores 来将模型 指定给相应的元件。

?用户定义的差分对:可以在约束管理器中 Net 一级的对象中创建差分对,可以灵活的更改差分对命名和更改差分对成员,但是没有模型指定差分对的精确性。 以下是设置差分对规则时,需要赋予约束的项。

针对以上约束中用到的一些约束点进行解释说明: 差分对的worksheets包含5个主要的约束目录: (1)Pin Delay 此值指一对网络之间管脚封装上的延迟,单位是时间ns 或者长度mil。 (2) 不耦合长度(Uncoupled Length) 不耦合长度约束是用来限制差分对的一对网络之间的不匹配长度。若“gather control”设置为ignore,则实际不不耦合长度不包括两个驱动和接收之间的耦合带之外的长度。若“gather control”设置为“include”,包含出芯片的这段不耦合长度。当不耦合(即在差分对刚刚从芯片出来的走线通常是不耦合的,不耦合有一定的长度)长度超过“max”时产生冲突。 (3)相位偏差(Static Phase Tolerance) 相位偏差约束确保差分对成员在转换时是同相和同步的。实际的数值(actual value)从长度上或者时间上反应了差分对成员之间的差值,当差值超出 tolerance 值时,就会有冲突。 (4)最小线间距(Min Line Spacing) 最小线间距约束指差分对之间的最小距离,如果小于设定的最小值则报错。添加的最小线间距约束值必须小于或者等于Primary Gap减去(-)Tolerance,并且也要小于或者等于Neck Gap减去(-)Tolerance。 (5)耦合参数(Coupling Parameters) 这里面包括6个部分需要设置。1、Primary gap :设置的是差分对之间的边到边理想间距,(+/-)tolerance 值是允许Diff Pairs的偏差值,如果间距偏差在范围内,差分对被认为是耦合的;2、Primary width:差分对成员的理想宽度;3、Neck gap:约束的是最小允许的边到边的差分间距,当在密集区域走线时,可能切换到neck模式,最小可允许的gap 包括Neck Gap 减去(-)Tolerance,当差分对间距小于ECSet 指定给差分对网络的Min neck width 规则值时,Neck Gap 覆盖任何Primary Gap 值,确保 Neck gap 不要低于任何Min line spaing 值,如果设置了(-)tolerance 值,不需要定义Neck gap ,因为已经说明了需要的Neck gap。;4、Neck width:最小可允许的差分对宽度,当在比较密集的区域走线的时,可能需要切换到neck模式;5、(+)Tolerance;6、(-)Tolerance。 使用差分计算器可以完成综合线宽和线距的计算以获得特殊的差分阻抗。在约束管理器中右键点击Primary Gap,

分歧理论及其应用

现代电路理论 -------分歧理论及其应用

分歧理论及其应用 引言:近二、三十年来,分歧现象(bifurcation phenomena)及理论(bifurcation theory)在数学及自然科学上受到格外的重视及研究。随着科学技术的迅速发展,非线性问题大量出现于自然科学、工程技术乃至社会科学的许多领域,成为当前科学研究的热点。分歧现象是普遍存在的,是非线性系统的重要特点之一,它普遍地存在于数学、物理学、化学、经济学、社会学、生态学等各个领域,像数学中的解不唯一、物理学中的相变、工程中的静力与动力失稳、经济学中的马太效应、电子学中的周期振荡等等,都可以从分歧的角度去研究[1]。 1.分歧理论概述 分歧理论是近半个世纪以来逐步形成的有重要应用价值的数学分支,它反映的是流的拓扑结构随参数的变化而引起的质的变异,不论在数学理论上还是在现实应用中都具有极为重要的意义。近半个世纪以来,分歧理论的研究一直受到人们的广泛关注,也得到了很大的发展。国际电力界从20世纪80年代开始研究和应用分歧理论,在电压稳定、轴系扭振以及低频振荡的研究中均取得了新的突破。在上个世纪七十年代初,Crandall和Rabinowitz的两个基本分歧定理是由隐函数定理证明的,至今在数学,生物,工程上广为应用[2]。 分歧的含义是:对于含参数的系统,当参数发生变动并经过某些临界值时,系统的定性性态(即其拓扑结构,例如平衡状态、解的数目、周期运动的数目以及稳定性等)发生突然变化的现象。从数学角度而言,分歧理论主要是研究非线性代数方程(微分方程、积分方程、差分方程等)中参数对解的定性性质的影响,其中参数与解的稳定性、周期性、平衡位置等基本性质的关系是研究重点。 2. 分歧的定义 首先我们来看看一个经常可见到的现象。拿一根细长的金属棒。在棒的两头向内稍稍用力,此时棒不会弯曲。当力量够大时,则棒会弯起来。再继续加大压力,棒可能会弯了两弯。其变化如下图:

差分约束系统详解

差分约束系统 在一个差分约束系统(system of difference constraints)中,线性规划矩阵A的每一行包含一个1和一个-1,A的其他所有元素都为0。因此,由Ax≤b给出的约束条件是m个差分约束集合,其中包含n个未知量,对应的线性规划矩阵A为m行n列。每个约束条件为如下形式的简单线性不等式:xj-xi≤bk。其中1≤i,j≤n,1≤k≤m。 例如,考虑这样一个问题,寻找一个5维向量x=(xi)以满足: 这一问题等价于找出未知量xi,i=1,2,…,5,满足下列8个差分约束条件:x1-x2≤0 x1-x5≤-1 x2-x5≤1 x3-x1≤5 x4-x1≤4 x4-x3≤-1 x5-x3≤-3 x5-x4≤-3 该问题的一个解为x=(-5,-3,0,-1,-4),另一个解y=(0,2,5,4,1),这2个解是有联系的:y中的每个元素比x中相应的元素大5。

引理:设x=(x1,x2,…,xn)是差分约束系统Ax≤b的一个解,d为任意常数。则 x+d=(x1+d,x2+d,…,xn+d)也是该系统Ax≤b的一个解。 约束图 在一个差分约束系统Ax≤b中,m X n的线性规划矩阵A可被看做是n顶点,m条边的图的关联矩阵。对于i=1,2,…,n,图中的每一个顶点vi对应着n个未知量的一个xi。图中的每个有向边对应着关于两个未知量的m个不等式中的一个。 给定一个差分约束系统Ax≤b,相应的约束图是一个带权有向图G=(V,E),其中 V={v0,v1,…,vn},而且E={ (vi,vj) : xj-xi≤bk是一个约束}∪{ (v0,v1) , (v0,v2) , … , (v0,vn) }。引入附加顶点v0是为了保证其他每个顶点均从v0可达。因此,顶点集合V由对应于每个未知量xi的顶点vi和附加的顶点v0组成。边的集合E由对应于每个差分约束条件的边与对应于每个未知量xi的边(v0,vi)构成。如果xj-xi≤bk是一个差分约束,则边(vi,vj)的权 w(vi,vj)=bk(注意i和j不能颠倒),从v0出发的每条边的权值均为0。 定理:给定一差分约束系统Ax≤b,设G=(V,E)为其相应的约束图。如果G不包含负权回路,那么x=( d(v0,v1) , d(v0,v2) , … , d(v0,vn) )是此系统的一可行解,其中d(v0,vi)是约束图中v0到vi的最短路径(i=1,2,…,n)。如果G包含负权回路,那么此系统不存在可行解。 差分约束问题的求解 由上述定理可知,可以采用Bellman-Ford算法对差分约束问题求解。因为在约束图中,从源点v0到其他所有顶点间均存在边,因此约束图中任何负权回路均从v0可达。如果Bellman-Ford算法返回TRUE,则最短路径权给出了此系统的一个可行解;如果返回FALSE,则差分约束系统无可行解。 关于n个未知量m个约束条件的一个差分约束系统产生出一个具有n+1个顶点和n+m条边的约束图。因此采用Bellman-Ford算法,可以再O((n+1)(n+m))=O(n^2+nm)时间内将系

差分方程及其应用

差分方程及其应用 在经济与管理及其它实际问题中,许多数据都是以等间隔时间周期统计的。例如,银行中的定期存款是按所设定的时间等间隔计息,外贸出口额按月统计,国民收入按年统计,产品的产量按月统计等等。这些量是变量,通常称这类变量为离散型变量。描述离散型变量之间的关系的数学模型成为离散型模型。对取值是离散化的经济变量,差分方程是研究他们之间变化规律的有效方法。 本章介绍差分方程的基本概念、解的基本定理及其解法,与微分方程的基本概念、解的基本定理及其解法非常类似,可对照微分方程的知识学习本章内容。 §1 基本概念 线性差分方程解的基本定理 一、 基本概念 1、函数的差分 对离散型变量,差分是一个重要概念。下面给出差分的定义。 设自变量t 取离散的等间隔整数值:,,,, 210±±=t t y 是t 的函数,记作)(t f y t =。显然,t y 的取值是一个序列。当自变量由t 改变到1+t 时,相应的函值之差称为函数 )(t f y t =在t 的一阶差分,记作t y ?,即 )()1(1t f t f y y y t t t -+=-=+?。 由于函数)(t f y t =的函数值是一个序列,按一阶差分的定义,差分就是序列的相邻值之差。当函数)(t f y t =的一阶差分为正值时,表明序列是增加的,而且其值越大,表明序列增加得越快;当一阶差分为负值时,表明序列是减少的。 例如:设某公司经营一种商品,第t 月初的库存量是)(t R ,第t 月调进和销出这种商品的数量分别是)(t P 和)(t Q ,则下月月初,即第1+t 月月初的库存量)1(+t R 应是 )()()()1(t Q t P t R t R -+=+, 若将上式写作 )()()()1(t Q t P t R t R -=-+, 则等式两端就是相邻两月库存量的改变量。若记 ))()1()(t R t R t R -+=?, 并将理解为库存量)(t R 是时间t 的函数,则称上式为库存量函数)(t R 在t 时刻(此处t 以月为单位)的差分。 按一阶差分的定义方式,我们可以定义函数的高阶差分。函数)(t f y t =在t 的一阶差

约束优化设计

第四章 约束优化设计 ● 概述 ● 约束坐标轮换法 ● 随机方向法 ● 罚函数法 概述 结构优化设计的问题,大多属于约束优化设计问题,其数学模型为: 根据求解方式的不同,可分为直接解法和间接解法两类。 直接解法是在仅满足不等式约束的可行设计区域内直接求出问题的约束最优解。属于这类方法的有:随机实验法、随机方向搜索法、复合形法、可行方向法等。其基本思路: 在由m 个不等式约束条件g u (x )≤0所确定的可行域φ内,选择一个初始点0 X 然后确定一个可行搜索方向S ,且以适当的步长沿S 方向进行搜索,取得一个目标函数有所改善的可行的新点1 X 即完成了一次迭代。以新点为起始点重复上述搜索过程,每次均按如下的基本迭代格式进行计算: k+1k k k =+S (k=0,1,2,..)X X α逐步趋向最优解, 直到满足终止准则才停止迭代。 直接解法的原理简单,方法实用,其特点是: 1) 由于整个过程在可行域内进行,因此,迭代计算不论何时终止,都可以获得比初始点好 的设计点。 2) 若目标函数为凸函数,可行域为凸集,则可获得全域最优解,否则,可能存在多个局部 最优解,当选择的初始点不同,而搜索到不同的局部最优解。 3) 要求可行域有界的非空集 1,2,...,1,2,...,u m v p n ==

间接解法 间接解法是将约束优化问题转化为一系列无约束优化问题来解的一种方法。由于间接解法可以选用已研究比较成熟的无约束优化方法,并且容易处理同时具有不等式约束和等式约束的问题。因而在机械优化设计得到广泛的应用。 间接解法中具有代表性的是惩罚函数法。将约束函数进行特殊的加权处理后,和目标函数结合起来,构成一个新的目标函数,即将原约束优化问题转化为一个或一系列的无约束优化问题。 然后对新目标函数进行无约束极小化计算。 间接法是结构优化设计中广泛使用的有效方法,其特点: 1) 由于无约束优化方法的研究日趋成熟,为间接法提供可靠基础。这类算法的计算效率和 数值计算的稳定性大有提高; 2) 可以有效处理具有等式约束的约束优化问题; 3) 目前存在的主要问题,选取加权因子较为困难,选取不当,不仅影响收敛速度和计算精 度,甚至导致计算失败。 a) 可行域是凸集;b)可行域是非凸集 () ()()()121211 ,,m l j k j k X F X G g X H h X φμμμμ==??=++? ?????∑∑ 新目标函数 加权因子

NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

摘抄自C博客 组合数学 计数与统计 2001 - 符文杰:《Pólya原理及其应用》 2003 - 许智磊:《浅谈补集转化思想在统计问题中的应用》 2007 - 周冬:《生成树的计数及其应用》 2008 - 陈瑜希《Pólya计数法的应用》 数位问题 2009 - 高逸涵《数位计数问题解法研究》 2009 - 刘聪《浅谈数位类统计问题》 动态统计 2004 - 薛矛:《解决动态统计问题的两把利刃》 2007 - 余江伟:《如何解决动态统计问题》 博弈 2002 - 张一飞:《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》2007 - 王晓珂:《解析一类组合游戏》 2009 - 曹钦翔《从“k倍动态减法游戏”出发探究一类组合游戏问题》 2009 - 方展鹏《浅谈如何解决不平等博弈问题》 2009 - 贾志豪《组合游戏略述——浅谈SG游戏的若干拓展及变形》 母函数 2009 - 毛杰明《母函数的性质及应用》 拟阵 2007 - 刘雨辰:《对拟阵的初步研究》 线性规划 2007 - 李宇骞:《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》 置换群 2005 - 潘震皓:《置换群快速幂运算研究与探讨》 问答交互 2003 - 高正宇:《答案只有一个——浅谈问答式交互问题》 猜数问题 2003 - 张宁:《猜数问题的研究:<聪明的学生>一题的推广》

2006 - 龙凡:《一类猜数问题的研究》 数据结构 数据结构 2005 - 何林:《数据关系的简化》 2006 - 朱晨光:《基本数据结构在信息学竞赛中的应用》 2007 - 何森:《浅谈数据的合理组织》 2008 - 曹钦翔《数据结构的提炼与压缩》 结构联合 2001 - 高寒蕊:《从圆桌问题谈数据结构的综合运用》 2005 - 黄刚:《数据结构的联合》 块状链表 2005 - 蒋炎岩:《数据结构的联合——块状链表》 2008 - 苏煜《对块状链表的一点研究》 动态树 2006 - 陈首元:《维护森林连通性——动态树》 2007 - 袁昕颢:《动态树及其应用》 左偏树 2005 - 黄源河:《左偏树的特点及其应用》 跳表 2005 - 魏冉:《让算法的效率“跳起来”!——浅谈“跳跃表”的相关操作及其应用》 2009 - 李骥扬《线段跳表——跳表的一个拓展》 SBT 2007 - 陈启峰:《Size Balance Tree》 线段树 2004 - 林涛:《线段树的应用》 单调队列 2006 - 汤泽:《浅析队列在一类单调性问题中的应用》 哈希表 2005 - 李羽修:《Hash函数的设计优化》 2007 - 杨弋:《Hash在信息学竞赛中的一类应用》 Splay 2004 - 杨思雨:《伸展树的基本操作与应用》

约束管理器_allegro

allegro 目录 第一章约束管理器介绍 (4) 1.1 约束管理器简介 (4) 1.2 约束管理器界面简介 (8) 1.2.1worksheet selector (8) 1.2.2用户接口 (9) 1.2.3View选项 (9) 1.3 启动约束管理器 (11) 第2章OBJECTS介绍 (12) 2.1 P IN-P AIRS (13) 2.1.1Pin-Pair规则 (14) 2.2 N ETS和X NETS (14) 2.3 B USES (15) 2.4 M ATCH G ROUPS (15) 2.4.1如何确定target pin pair (16) 2.4.2相对/匹配的群组规则 (16) 2.5 D IFF P AIRS (16) 2.5.1差分对工作表 (17) 2.5.2差分计算器(Differential Calculator)的使用方法 (19) 2.5.3差分对规则 (19) 2.6 D ESIGNS AND S YSTEMS (20) 第3章设置网络的走线约束 (21) 3.1.1设置网络的最大最小传输延迟 (21) 3.1.2设置网络相对传输延迟 (24) 3.1.3设置差分对约束 (26) 3.1.4查看网络规范格式和物理格式 (28) 第4章设置网络的时序和信号完整性约束 (30) 4.1 设置时序约束 (30) 4.2 设置信号完整性约束 (32) 4.2.1设置电气属性约束 (32)

0 第一章约束管理器介绍 2 4.2.2设置反射属性约束 (33) 第5章电子约束创建和应用 (35) 5.1 创建ECS ET (35) 5.2 指定ECS ET给网络 (40) 5.3 不考虑ECS ET的缺省约束值 (41) 5.4 在原理图中查看ECS ET (41) 第6章ECOS实现 (43) 6.1 在原理图中增加网络 (43) 6.2 在原理图中修改约束 (45) 6.3 在约束管理器中修改约束 (46) 6.4 在约束管理器中删除约束 (46) 6.5 在原理图中重新命名网络 (47) 第7章在原理图和PCB之间同步约束 (50) 7.1 从原理图中输出约束 (50) 7.2 在PCB D ESIGN中查看和添加约束 (50) 7.3 在原理图中导入并查看约束 (51) 7.4 在PCB和原理图之间同步约束的两种模式 (52) 7.4.1用原理图中的约束重写PCB中的约束 (53) 7.4.2在原理图中导入PCB中变更的约束 (56) 第8章约束分析 (58) 8.1 查看工作表单元格和对象 (58) 8.2 定制约束、定制测量和定制激励 (59) 8.2.1定制约束 (59) 8.2.1.1 用户定义的属性 (59) 8.2.1.2 约束的定制测量 (59) 第9章SCHEDULING NETS (61) 9.1 S CHEDULING N ETS (61) 9.2 S CHEDULING N ETS-R EVISITED (65) 第10章相对传输延迟 (68)

ACM训练计划

ACM常用算法及练习 第一阶段:练经典常用算法,下面的每个算法给我打上十到二十遍,同时自己精简代码,因为太常用,所以要练到写时不用想,10-15分钟内打完,甚至关掉显示器都可以把程序打出来. 1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集,不好写) 3.大数(高精度)加减乘除 4.二分查找. (代码可在五行以内) 5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包. 6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟,要灵活,代码要简) 7.数学上的有:辗转相除(两行内),线段交点、多角形面积公式. 8. 调用系统的qsort, 技巧很多,慢慢掌握. 9. 任意进制间的转换 第二阶段:练习复杂一点,但也较常用的算法。 如: 1. 二分图匹配(匈牙利),最小路径覆盖 2. 网络流,最小费用流。 3. 线段树. 4. 并查集。 5. 熟悉动态规划的各个典型:LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp 6.博弈类算法。博弈树,二进制法等。 7.最大团,最大独立集。 8.判断点在多边形内。 9. 差分约束系统. 10. 双向广度搜索、A*算法,最小耗散优先. 相关的知识 图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径(Dijkstra) 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离/ 极大极小距离

Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊图的Hamilton Path / Tour 构造 生成树问题 最小生成树 第k小生成树 最优比率生成树 0/1分数规划 度限制生成树 连通性问题 强大的DFS算法 无向图连通性 割点 割边 二连通分支 有向图连通性 强连通分支 2-SAT 最小点基 有向无环图 拓扑排序 有向无环图与动态规划的关系 二分图匹配问题 一般图问题与二分图问题的转换思路 最大匹配 有向图的最小路径覆盖 0 / 1矩阵的最小覆盖 完备匹配 最优匹配 稳定婚姻 网络流问题 网络流模型的简单特征和与线性规划的关系最大流最小割定理 最大流问题 有上下界的最大流问题 循环流 最小费用最大流/ 最大费用最大流

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