当前位置: 首页 > news >正文

算法设计与分析-图算法小结BFS/DFS/Topologic/Dijkstra/Floyd/最大流

注:CSDN貌似不支持较长公式,可以复制到Markdown编辑器查看

图的表示

  1. 邻接矩阵 空间复杂度 Θ ( V 2 ) Θ(V^2) Θ(V2)
  2. 邻接链表 空间复杂度 Θ ( V + E ) Θ(V+E) Θ(V+E)

BFS

  • 邻接链表 时间复杂度 Θ ( V + E ) Θ(V+E) Θ(V+E)

  • 
    void BFS(Graph G, int v) {//从顶点v出发,广度优先遍历图Gvisit(v);//访问初始顶点vsited[v] = true;//标记访问Enqueue(Q, v);//入队while (!isEmpty(Q)) {DeQueue(Q, v);//出队for (w = FirstNeighbor(G, v); w >= 0; w = NextNeighbor(G, v, w))if (!visited[w]) {//w为v未访问邻接顶点visit(w);//访问visited[w] = true;//标记EnQueue(Q, w);//进队}}
    }
    
  • 无权最短路径问题

  • 前驱子图,BFS生成树

DFS

  • 递归是核心

  • void DFS(Graph G,int v){visit(v);visited[v]=true;for(w=FirstNeighbour(G,v);w>=0;w=NextNeighor(G,v,w)){if(!visited[w]){DFS(G,w);}}
    }
    

Topolpgical sort

  • 拓扑排序是可以用来简单地判环的,若能则无环。

  • // deg是入度,在存图的时候需要录入数据
    // A是排序后的数组
    int deg[MAXN], A[MAXN];
    bool toposort(int n)
    {int cnt = 0;queue<int> q;//若是priority_queue,则可以输出字典序最大/小拓扑序for (int i = 1; i <= n; ++i)if (deg[i] == 0)q.push(i);while (!q.empty()){int t = q.front();q.pop();A[cnt++] = t;for (auto to : edges[t]){deg[to]--;if (deg[to] == 0) // 出现了新的入度为0的点q.push(to);}}return cnt == n;//
    }
    

最小生成树

  • [Kruskal][https://blog.csdn.net/yf_li123/article/details/75195549] , [Prim算法][https://blog.csdn.net/yf_li123/article/details/75148998]

单源最短路径

最短路径
单源
多源
所有边权为正
存在负边权
朴素Dijikstra O(n^2)
堆优化的Dijiksta O(mlogn)
Bellman-Ford O(mn)
spfa
Floyd O(n^3)
  1. Bellman-Ford
//检测有无负环
//spfa可以计算有负环 单元最短路径
void bellman_ford()
{memset(dist, 0x3f, sizeof dist);dist[1] = 0;for (int i = 0; i < k; i ++ ){memcpy(last, dist, sizeof dist);for (int j = 0; j < m; j ++ ){auto e = edges[j];dist[e.b] = min(dist[e.b], last[e.a] + e.c);}}
}
  1. [Topological-sort][https://blog.csdn.net/dragon8462_/article/details/119746134]
//只能有向无环图
  1. Dijisktra

    [Dijkstra算法介绍及其优先队列优化和斐波那契堆优化][https://blog.csdn.net/qq_33903332/article/details/116095232]

//
int dijkstra()
{// 初始化, 一号点到起点的距离为0, 其他点到起点的距离为正无穷memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] = 0;for(int i = 0; i < n -1; i ++) // n - 1迭代{int t = -1;// 找到未加到 st 集合的最短距离for(int j = 1; j <= n ; j ++)if( !st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j]) )t = j;// 将t点加入到集合st[t] = true;// 更新从t出去的所有的边,他组成的路径能不能更强其他点的距离for(int j = 1; j <= n; j++)dist[j] = min(dist[j], dist[t] + w[t][j]); }
}
//堆优化
const int N = 1e5+7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Node{int to, w;
};//to指向另一端的结点, w表示边的长度 
vector<Node> g[N];//邻接表存储图 
int n, m, s;//n-结点数, m-边数, s-源点 
int d[N];//记录源点s到图中所有结点的最短路 
bool vis[N];//在Dijkstra算法中用于记录结点是否访问 
void Dijkstra_2(int s) {memset(d, 0x3f, sizeof(d));//初始距离设为INF d[s] = 0;//源点到源点的距离为 0//使用优先队列实现堆, 默认以pair的first从大到小排序priority_queue< pair<int, int> > q;q.push(make_pair(0, s));//源点放入堆中 while (!q.empty()) {pair<int, int> t = q.top(); q.pop();int from = t.second;if (vis[from]) continue;//跳过已经访问过的结点 vis[from] = true;//以该点为中间结点更新最短路径 for (int i = 0; i < g[from].size(); i++) {int to = g[from][i].to;int w = g[from][i].w;if (d[to] > d[from] + w) {d[to] = d[from] + w;if (vis[to] == false) {//first以负数存储, d小的反而大, 在堆顶 q.push(make_pair(-d[to], to));}}}}
}

所有点对最短路径

  1. Dijisktra跑n遍(不带负权)-Greedy

  2. Floyd-Warshall-DP (假设权重可以为负,但不能有权重为负的环路。)

    d i j k d_{ij}^k dijk为从结点 $i $到 j j j 的所有中间结点全部取自集合 { 1 , 2 , . . . , k } \{1,2,...,k\} {1,2,...,k}的一条最短路径的权重。

    k = 0 k = 0 k=0时,也就是从结点 $i $到 j j j 的路径上不包括任何结点。这样路径上只有 ( i , j ) (i,j) (i,j)这一条边,此时 d i j 0 = w ( i , j ) d_{ij}^0 = w(i,j) dij0=w(i,j)

    k ⩾ 1 k \geqslant 1 k1时,又可以分为两种情况:

    1. 结点 $i $到 j j j 的最短路径 p p p,没有经过结点 k k k,此时 d i j k = d i j k − 1 d_{ij}^k = d_{ij}^{k-1} dijk=dijk1
    2. 结点 $i $到 j j j 的最短路径 p p p,经过结点了 k k k d i j k = d i k k − 1 + d k j k − 1 d_{ij}^k = d_{ik}^{k-1} +d_{kj}^{k-1} dijk=dikk1+dkjk1

    D

    $d_{ij}^k= \begin{cases} w(i,j)& k=0\ min{d_{ij}^{k-1}, d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1} } & k\geqslant 1\ \end{cases}\$

    PI(前驱矩阵)

    $\pi_{ij}^k= \begin{cases} \pi_{ij}^{k-1} & d_{ij}^{k-1} \leqslant d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1}\ \pi_{kj}^{k-1} & d_{ij}^{k-1} \gt d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1}\ \end{cases}\$

    FLOYD-WARSHALL(W)n = W.rowsD0 = Wlet P = n x n martix initialized with nil//前驱矩阵for i = 1 to nfor j = 1 to nif i != j and D[i, j] < ∞P[i, j] = ifor k = 1 to nDk = new n x n matrix //可以直接用两个矩阵颠倒for i=1 to nfor j= 1 to nD[ij] = min(Dk-1[ij], Dk-1[ik] + Dk-1[kj])
    

$$D^0 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & \infty & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & \infty & \infty \ 2 & \infty & -5 & 0 & \infty \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^0 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & NIL & NIL \ 4 & NIL & 4 & NIL & NIL \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^1 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & \infty & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & \infty & \infty \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^1 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & NIL & NIL \ 4 & 1 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^2 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & 4 & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & 5 & 11 \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^2 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & 2 & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & 2 & 2 \ 4 & 1 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^3 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & 4 & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & 5 & 11 \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^3 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & 2 & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & 2 & 2 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^4 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & -1 & 4 & -4 \ 3 & 0 & -4 & 1 & -1 \ 7 & 4 & 0 & 5 & 3 \ 2 & -1 & -5 & 0 & -2 \ 8 & 5 & 1 & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^4 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 4 & 2 & 1 \ 4 & NIL & 4 & 2 & 1 \ 4 & 3 & NIL & 2 & 1 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ 4 & 3 & 4 & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^5 = \begin{bmatrix} 0 & 1 & -3 & 2 & -4 \ 3 & 0 & -4 & 1 & -1 \ 7 & 4 & 0 & 5 & 3 \ 2 & -1 & -5 & 0 & -2 \ 8 & 5 & 1 & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^5 = \begin{bmatrix} NIL & 3 & 4 & 5 & 1 \ 4 & NIL & 4 & 2 & 1 \ 4 & 3 & NIL & 2 & 1 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ 4 & 3 & 4 & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\\$$

csdn好像不支持这么长的公式
可以参考算法导论或者下面的图片123213123

最大流(流网络的最大容量问题,最小分割问题

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/356840694
#include <queue>
#include <stdio.h>
#include <cstring>
#define INF  2147483467
using namespace std;
using ll = long long;const int maxn = 520010, maxm = 520010; 
int n, m, s, t;struct Edge{ll to, next, weight;
};
Edge edges[maxm]; 
int edge_cnt = 1, head[maxn], cur[maxn];void add(int x,int y,int w){edges[++edge_cnt].next = head[x];edges[edge_cnt].to = y;edges[edge_cnt].weight = w;head[x] = edge_cnt;
}int level[maxn];
bool bfs(){memset(level, 0, sizeof(level));memcpy(cur, head, sizeof(head));queue<int> q;q.push(s);level[s] = 1;while (!q.empty()){int u = q.front();q.pop();for (int i = head[u]; i != 0; i = edges[i].next){ll v = edges[i].to, flow = edges[i].weight;if (flow > 0 && level[v] == 0){level[v] = level[u] + 1;q.push(v);}}   }return (level[t] != 0);
}int dfs(int p = s, int cur_flow = INF){if (p == t) return cur_flow;ll ret = 0;for (int i = cur[p]; i != 0; i = edges[i].next){cur[p] = i;ll v = edges[i].to, vol = edges[i].weight;if (level[v] == level[p] + 1 && vol > 0){int f = dfs(v, min(cur_flow - ret, vol));edges[i].weight -= f;edges[i^1].weight += f;ret += f;if (ret == cur_flow) return ret;}}return ret;
}ll dinic(){ll max_flow = 0;while (bfs()){max_flow += dfs();}return max_flow;
}int main(){scanf("%d %d %d %d", &n, &m, &s, &t);for (int i = 1; i <= m ; ++i){int x, y, w;scanf("%d %d %d", &x, &y, &w);add(x, y, w);add(y, x, 0);}printf("%lld", dinic());return 0;
}

相关文章:

算法设计与分析-图算法小结BFS/DFS/Topologic/Dijkstra/Floyd/最大流

图 注:CSDN貌似不支持较长公式&#xff0c;可以复制到Markdown编辑器查看 图的表示 邻接矩阵 空间复杂度 Θ ( V 2 ) Θ(V^2) Θ(V2)邻接链表 空间复杂度 Θ ( V E ) Θ(VE) Θ(VE) BFS 邻接链表 时间复杂度 Θ ( V E ) Θ(VE) Θ(VE) void BFS(Graph G, int v) {//…...

CentOS 8 安装指定版本ansible

背景&#xff1a;想要练习ansible使用&#xff0c;用于面试&#xff0c;结果使用centos 8 的yum安装失败&#xff0c;提示版本不兼容&#xff08;指的是python版本&#xff09;&#xff0c;故而使用python来安装指定版本的ansible&#xff0c;特此记录 环境&#xff1a;win11虚…...

策略模式(及案例)

策略模式 1.策略接口 定义一组算法或操作的通用接口&#xff0c;通常是一个抽象类或接口。该接口声明了策略类所必须实现的方法。 示例&#xff1a; class Strategy {doOperation() {} }2.具体策略 实现策略接口&#xff0c;提供具体的算法实现。每个具体策略类负责处理一…...

苹果CMS超级播放器专业版无授权全开源,附带安装教程

源码介绍 超级播放器专业版v1.0.8&#xff0c;内置六大主流播放器&#xff0c;支持各种格式的视频播放&#xff0c;支持主要功能在每一个播放器内核中都相同效果。 搭建教程 1.不兼容IE浏览器 2.php版本推荐7.4 支持7.1~7.4 3.框架引入不支持同时引入多个播放器 json对接教…...

项目记录:利用Redis实现缓存以提升查询效率

一、概述 当我们查询所有数据时&#xff0c;如果缓存中没有&#xff0c;则去数据库查询&#xff0c;如果有&#xff0c;直接查缓存的数据就行。注意定期更新缓存数据。 二、主体代码 private static final String ROOM_SCHEDULES_HASH "RoomSchedules";Overridepu…...

腾讯云16核32G28M轻量服务器CPU流量性能测评

腾讯云轻量16核32G28M服务器28M公网带宽下载速度峰值可达3584KB/s&#xff0c;折合3.5M/秒&#xff0c;系统盘为380GB SSD盘&#xff0c;6000GB月流量&#xff0c;折合每天200GB流量。腾讯云百科txybk.com来详细说下腾讯云轻量应用服务器16核32G28M配置性能、CPU主频型号、公网…...

【并发设计模式】聊聊等待唤醒机制的规范实现

在多线程编程中&#xff0c;其实就是分工、协作、互斥。在很多场景中&#xff0c;比如A执行的过程中需要同步等待另外一个线程处理的结果&#xff0c;这种方式下&#xff0c;就是一种等待唤醒的机制。本篇我们来讲述等待唤醒机制的三种实现&#xff0c;以及对应的应用场景。 G…...

CentOS:docker同一容器间通信

docker同一容器中不同服务以别名访问 1、创建bridge网络 docker network create testnet 2、查看Docker网络 docker network ls 3、运行容器连接到testnet网络 使用方法&#xff1a;docker run -it --name <容器名> —network --network-alias <网络别名> <…...

数据治理:释放数据价值的关键

随着数字化时代的到来&#xff0c;数据已成为组织和企业最重要的资产之一。然而&#xff0c;数据的快速增长和复杂性也给数据管理带来了巨大的挑战。为了确保数据的质量、安全性和合规性&#xff0c;数据治理已成为组织和企业必须面对的重要问题。数据治理是数据要素市场建设的…...

新手快速上手掌握基础排序<一>

听说看到日落金山的人&#xff0c;接下来的日子会顺顺利利&#xff0c;万事胜意&#xff0c;生活明朗-----------林辞忧 引言 从基础的两数交换排序&#xff0c;三四个数排序输出&#xff0c;到学习入门级的排序方法&#xff0c;如冒泡法&#xff0c;选择法&#xff0c;再学…...

2023年03月21日_chatgpt宕机事件的简单回顾

你能想象吗 ChatGPT挂了 昨天半夜呢 来自全球各地的用户纷纷发现 ChatGPT的网站弹出了报错警告的信息 然后立即就无法使用了 即使是有特权的plus账户也未能幸免 一时之间呢 chatgptdown的话题在Twitter刷屏 不少重度的用户表示很着急 有的用户说呢没了ChatGPT 这工作…...

RK3568测试tdd

RK3568测试tdd 一、门禁取包二、烧录三、跑tdd用例四、查看结果参考资料 一、门禁取包 右键复制链接&#xff0c;粘贴下载&#xff1b;解压到文件夹&#xff1b; 二、烧录 双击\windows\RKDevTool.exe打开烧写工具&#xff0c;工具界面击烧写步骤如图所示&#xff1a; 推荐…...

机器学习系列13:通过随机森林获取特征重要性

我们已经知道通过 L1 正则化和 SBS 算法可以用来做特征选择。 我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。随机森林里面包含了多棵决策树&#xff0c;我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。 你可能需要参考&…...

flink中值得监控的几个指标

背景 为了维持flink的正常运行&#xff0c;对flink的日常监控就变得很重要&#xff0c;本文我们就来看一下flink中要监控的几个重要的指标 重要的监控指标 1.算子的处理速度的指标&#xff1a;numRecordsInPerSecond/numRecordsOutPerSecond,这有助于你了解到算子的是否正在…...

最优化方法Python计算:无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。 例1 某银行的贷款用户数据如下表&#xff1a; 欠款&#xff08;元&#xff09;收入&#xff08;元&#xff09;是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No 显然&#xff0c;客户是否逾期&#xff…...

springboot定时执行某个任务

springboot定时执行某个任务 要定时执行的方法加上Schedule注解 括号内跟 cron表达式 “ 30 15 10 * * &#xff1f;” 代表秒 分 时 日 月 周几 启动类上加上EnableScheduling 注释...

Java EE Servlet之Servlet API详解

文章目录 1. HttpServlet1.1 核心方法 2. HttpServletRequest3. HttpServletResponse 接下来我们来学习 Servlet API 里面的详细情况 1. HttpServlet 写一个 Servlet 代码&#xff0c;都是要继承这个类&#xff0c;重写里面的方法 Servlet 这里的代码&#xff0c;只需要继承…...

neo4j运维管理

管理数据库 概念 Neo4j 5(从v4.0)&#xff0c;可以同时创建和使用多个活动数据库。 DBMS Neo4j是一个数据库管理系统(DBMS)&#xff0c;能够管理多个数据库。DBMS可以管理一个独立的服务器&#xff0c;也可以管理集群中的一组服务器。 实例 Neo4j实例是运行Neo4j服务器代…...

【MYSQL】-函数

&#x1f496;作者&#xff1a;小树苗渴望变成参天大树&#x1f388; &#x1f389;作者宣言&#xff1a;认真写好每一篇博客&#x1f4a4; &#x1f38a;作者gitee:gitee✨ &#x1f49e;作者专栏&#xff1a;C语言,数据结构初阶,Linux,C 动态规划算法&#x1f384; 如 果 你 …...

传统船检已经过时?AR智慧船检来助力!!

想象一下&#xff0c;在茫茫大海中&#xff0c;一艘巨型货轮正缓缓驶过。船上的工程师戴着一副先进的AR眼镜&#xff0c;他们不再需要反复翻阅厚重的手册&#xff0c;一切所需信息都实时显示在眼前。这不是科幻电影的场景&#xff0c;而是智慧船检技术带来的现实变革。那么问题…...

告别Keil!用VSCode+OpenOCD+STLink一键下载STM32程序(保姆级教程)

用VSCodeOpenOCDSTLink打造高效STM32开发环境 在嵌入式开发领域&#xff0c;Keil和IAR等传统IDE长期占据主导地位&#xff0c;但它们臃肿的安装包、昂贵的授权费用和略显陈旧的用户界面让许多开发者开始寻找更现代化的替代方案。Visual Studio Code&#xff08;VSCode&#xff…...

CES效用函数保姆级解析:从公式推导到Python代码实现(附替代弹性计算)

CES效用函数实战指南&#xff1a;从数学本质到Python可视化 在经济学建模和金融工程领域&#xff0c;CES&#xff08;Constant Elasticity of Substitution&#xff09;效用函数就像一把瑞士军刀——它不仅能描述消费者偏好&#xff0c;还能通过调整参数δ来模拟完全替代、Cobb…...

如何轻松解锁QQ音乐加密文件:qmcdump实战指南

如何轻松解锁QQ音乐加密文件&#xff1a;qmcdump实战指南 【免费下载链接】qmcdump 一个简单的QQ音乐解码&#xff08;qmcflac/qmc0/qmc3 转 flac/mp3&#xff09;&#xff0c;仅为个人学习参考用。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/qmcdump 你是否曾经下载…...

Memor:为LLM对话构建结构化记忆引擎,实现可重现、可移植的AI交互管理

1. 项目概述&#xff1a;Memor&#xff0c;为LLM对话赋予结构化记忆如果你和我一样&#xff0c;长期和各类大语言模型打交道&#xff0c;从早期的GPT-3到现在的Claude、Gemini&#xff0c;一个绕不开的痛点就是&#xff1a;对话历史的管理。默认的聊天界面里&#xff0c;历史记…...

告别手动配网!用IEEE 1905.1协议实现Wi-Fi AP自动配置的保姆级流程拆解

告别手动配网&#xff01;用IEEE 1905.1协议实现Wi-Fi AP自动配置的保姆级流程拆解 想象一下&#xff0c;当你需要为三层别墅部署全屋Wi-Fi覆盖&#xff0c;或是为小型办公室搭建多AP无线网络时&#xff0c;传统方式需要逐个登录每个AP的后台&#xff0c;重复输入SSID、密码、…...

IntelliNode:统一AI模型调用,加速Node.js智能应用开发

1. 项目概述&#xff1a;从IntelliNode到智能应用开发的新范式最近在开源社区里&#xff0c;一个名为“IntelliNode”的项目引起了我的注意&#xff0c;更具体地说&#xff0c;是它的核心库intelligentnode/Intelli。乍一看这个名字&#xff0c;你可能会联想到“智能节点”&…...

Cadence 17.4导出Gerber文件保姆级避坑指南(附TMC2300电机驱动板实战)

Cadence 17.4导出Gerber文件保姆级避坑指南&#xff08;附TMC2300电机驱动板实战&#xff09; 第一次用Cadence Allegro 17.4导出Gerber文件的新手&#xff0c;大概率会在某个环节卡住——要么是钻孔文件莫名报错&#xff0c;要么是板厂反馈光绘层对不齐。这种挫败感我太熟悉了…...

3个真实问题告诉你:DdddOcr如何成为你的免费离线验证码识别助手

3个真实问题告诉你&#xff1a;DdddOcr如何成为你的免费离线验证码识别助手 【免费下载链接】ddddocr 带带弟弟 通用验证码识别OCR pypi版 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddddocr 当你在自动化测试、数据采集或系统集成中遇到验证码时&#xff0c;是否曾…...

UE4SS终极指南:5步掌握虚幻引擎游戏修改与脚本开发

UE4SS终极指南&#xff1a;5步掌握虚幻引擎游戏修改与脚本开发 【免费下载链接】RE-UE4SS Injectable LUA scripting system, SDK generator, live property editor and other dumping utilities for UE4/5 games 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RE-UE4SS …...

西门子S7-1200 PLC编程避坑指南:从振荡电路到浮点数计算,新手最常犯的5个错误

西门子S7-1200 PLC编程实战避坑手册&#xff1a;从逻辑陷阱到数据精度 第一次接触西门子S7-1200 PLC编程时&#xff0c;我对着闪烁的指示灯发呆了半小时——明明按照手册写的梯形图&#xff0c;为什么定时器就是不工作&#xff1f;后来才发现是TON指令的PT参数单位理解错误。这…...