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【数学建模】常用模型算法及MATLAB代码汇总

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2021-12-25 12:02 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    【数学建模】常用模型算法及MATLAB代码汇总6 e5 e: w6 Z7 {" ?  g
    一、蒙特卡洛算法9 G: e' P! g* T6 h% m" k
    二、数据拟合5 x3 |% W: T  i) R% j1 K
    三、数据插值
    " u4 H" u" m  m7 X5 o四、图论
    8 i6 p& O  ]2 {4 D! P6 }, {1、最短路问题
    4 R" t" u  q* Q$ y( r. g, T(1)Dijkstra算法
    1 U; n5 n) e6 Z" N  O(2)Floyd算法5 E( I2 @) }5 `2 z2 c  i3 k) R

    ' ]' e  V; `& C3 i8 v+ \1 i  N! e
    : m) A* m  U  U' ?
    & T7 C+ h3 U- y* L+ B

    " n( J6 Q, [; T1 x) o; s% A9 x/ Q一、蒙特卡洛算法
    - c" U3 f4 f( m2 l1、定义! ?% R9 {) |) z6 m9 X" |; \" N8 x

    ( @* K) ]) b+ t2 j. R" `
    8 l7 H" H3 P. Y: ^( W! [7 V" @
    蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解,故又称随机抽样法或统计实验法。
    : k. X# ~' c* D8 c9 \( P8 W9 m) O
    0 \  L% R, [( v, I8 _) o
    # }3 H( b6 Y; D" q+ M8 q% |$ B) u: z

    . i* Q: x  P4 f+ S$ R9 M% E, G2、适用范围
    % i& [% ]' X7 y# I: ^9 T6 J! `: i6 U4 Z' k. D

    ( g& Q7 |; ~% Y+ I7 j可以较好的解决多重积分计算、微分方程求解、积分方程求解、特征值计算和非线性方程组求解等高难度和复杂的数学计算问题。
    & A8 x: t! O8 {& ~4 x0 R' L' F% g8 V$ n
    & F- _, \) q8 I) T2 ]) ~- E6 t
    ; l1 q$ r5 V* x) A

    : q! t, j" M/ @% L! X1 s& O3、特点2 ]" j8 o9 {0 x' W+ k1 F
    8 `9 Q8 n) {* n. `) s

    $ A* R! P: R8 s( D蒙特卡洛算法可以应用在很多场合,但求的是近似解,在模拟样本越大的情况下,越接近于真实值,单样本数增加会带来计算量的大幅上升。对于一些简单问题来说,蒙特卡洛是个笨办法,但对于许多问题来说,它往往是个有效,有时甚至是唯一可行的方法。2 _7 |& e4 |7 G% ]" m- C1 m
    1 D- T2 z. u4 E0 d1 Z' i: W# L- O* A0 p
    ! H& M% {' {- V  U* }
    ' J6 O" j/ s+ `- ^6 s8 h1 ~+ q

    2 [$ g$ O0 l- o5 e4、举例" b/ W8 _4 O% f  z; _. z# x" }) a3 R

    9 ?* S/ N& b0 @+ T2 t

    7 ?& Q6 \% p6 w" \5 g1 y( R" iy = x^2 ,y = 12 - x 与 X 轴在第一象限与 X 轴围成一个曲边三角形。设计一个随机试验,求该图形的近似值。( e9 s% M! {+ R7 E

    . C3 v6 t; b3 O" T( d

    ) {# \( I/ X  ^* v, S9 R" U( B3 n- \/ \6 s4 y9 _4 `

    % X2 ?1 N4 a0 M6 l(1)作图
    . t* M! W/ x' U# G( a3 O
    4 y& W1 u1 f2 x3 M
    2 _1 `/ M5 l! {4 z" Y4 {, i% U
    Code:* W+ f, K" [5 P# f& Y

    8 |( k* r; f% o
    , J+ q2 R; j# s1 Y+ Z; v8 {
    %作图
    1 A5 N  A, j" ?5 ^1 Ax = 0:0.25:12;
    ( j7 Q$ r+ {6 x; ty1 = x.^2;
    $ N6 t% M7 w6 ^" W% \* ky2 = 12 - x;
    # R+ w& T& ^. p; B$ xplot(x, y1, x, y2)
    # [9 n6 [" W; L, l0 b4 dxlabel('x');ylabel('y');
    3 G/ s" b# a8 N- `%产生图例
    ; {( P7 n. {5 b& Xlegend('y1=x^2', 'y2=12-x');( K$ W9 O6 d4 A& }
    title('蒙特卡洛算法');1 @: A% O3 ]+ `" ~( Z- g
    %图中x轴和y轴的范围,中括号前面是y轴范围,中括号后面是x轴范围4 r8 D: C; u/ O6 o' N
    axis([0 15 0 15]);: ~1 L' l' K, ]7 Z# {/ x. {
    text(3, 9, '交点');* n  `$ \' |7 }% q' Y. |
    %加上网格线
    " u8 a- {/ b: p* kgrid on7 a' F; L  @# K; p
    1
    8 m# P1 _# R$ s$ ?8 f23 Y- h" s: T1 S& X) u
    3- ?& z4 x0 f* k2 `
    4
    3 g0 a5 _7 i# h" ]( {) d  B& C3 P57 e5 C* R& k: b) M; y5 W7 K# `) K
    6
    7 g& n* n1 D$ ]9 V$ d7& f) p3 H: S2 l7 z4 T! R* t: r
    8! h5 u4 S9 {& Q" j/ Q
    98 z/ \, S0 U- ~
    103 n6 f8 x* G3 ^) G" `# I
    111 E: X+ x- t/ y* Q- \7 E
    124 r; g  c. m; W; `
    138 {5 u' I# U! E6 @
    14
    8 A5 U% E( [  y7 u$ a' R& u* v  M) w
    % s1 G- w/ u7 V2 D' [8 u
    (2)设计的随机试验的思想:在矩形区域[0,12]*[0.9]上产生服从均与分布的10^7个随机点,统计随机点落在曲边三角形内的个数,则曲边三角形的面积近似于上述矩形的面积乘以频率。
    ( @9 V0 B/ I/ ]" X5 L
    # l% F* p3 P# J
      w; }6 K- _6 ~3 @4 ^8 D: \
    Code:' V; ]/ \6 O2 d# v( `  R: U

    5 H/ M) ?0 @3 U

    ! g& f* _; N# c$ T& Z$ g2 m%蒙特卡洛算法的具体实现
    # _8 v# ]- K, ~  P%产生一个1行10000000列的矩阵,矩阵中每个数是从0到12之间随机取
    ! @7 r6 n7 o! I" wx = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]);& C3 M, a! [: M7 v& r) q1 A$ p
    y = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]);
      q& A3 ?: A/ P5 Q" t0 `! ?% d4 gfrequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);7 ^; a/ L7 |* {! J- Z. {
    area = 12*9*frequency/10^7;: J. n# |) y) n6 W. p* x
    disp(area);; S7 B+ w! o: ^
    1+ T& S2 ~. D8 W% W: k6 H
    2: D7 `. A2 |7 @* `: L/ X
    3; M5 X( q9 h- u6 d! k: z) J' E
    4# M. `0 e/ N. {* g( y+ R) J" n, n" `' r
    5
    9 M- ^6 Z) U( H- p6 W6
    . i- J- D: v, N; x' f7 r7
    0 w. }0 k* w6 e: s: ^* E4 q所求近似值:
    - P, A. N' D! `4 z/ M* j
      H* H# K& I' N" z2 S. O1 T! f9 Q' l
    - G, Q6 I. ]7 q6 L/ v' u  m1 [

    8 Y( ^* U9 Q$ L* v

    * y/ V8 U( N& N5 }0 k5 g9 m3 K- {5 g, @7 Z. y
    4 \; v$ y, \6 p4 g* |! B& t! V
    参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898" a: ^% S* A* P% J1 v

    3 I& M" U& V4 s

    ! K6 \( q" h$ G  w8 {7 D; l# ~7 U; w8 O3 B% k; o

    $ R6 C0 V7 g4 X/ N2 i
    # n9 L2 M* E/ H
    2 T- O5 \( p3 a8 w: |
    二、数据拟合1 D9 B, \  k6 B# c! W  ]( y
    1、定义2 M" d9 Z$ S) _

    ! d7 M1 ^! Q9 ~5 `& e8 W) y3 X' h, B
    % c% h# t! a  v0 F7 R
    已知有限个数据点,求近似函数,可不过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小,从而能较好的反应数据的整体变化趋势。$ T. H! [/ H+ _
    9 e- U5 S  y; p- w
    3 Z+ |& D1 K  T0 h

    # y  G, [. M* {

    3 m( W1 b# W6 L7 j2、常用方法# [4 P6 m4 G4 X& E( m
    4 s: R" ?) n# p4 \5 a7 w4 n+ E# i
    ; l: c. K' A% z- @$ q% x# d
    一般采用最小二乘法。! R9 F) P/ d$ F: E7 z, H
    拟合的实现分为 MATLAB 和 excel 实现。MATLAB 的实现就是 polyfit 函数,主要是多项式拟合。
    " Z* l8 h+ V4 K0 m' |( e- L, Q" \$ r( k4 Q) a: f, p$ R* H

    * n% g' b1 t/ a* w# W$ F3、举例4 T* ^% J. ~9 B

    5 m% o# f* V/ K: c. ^
    3 {$ z6 v- V3 ]5 |# J6 A- R& h1 z
    (1) 数据如下:0 t; q6 Z+ W8 m
    4 t! P' R0 k/ F  x6 T" [

    6 W) c9 f6 {- o& p5 n, e. I   序号         x         y       z4 `( n% X+ j5 W& P  V% F
            1        426.6279        0.066        2.897867
    ; c- I9 W# K8 w        2        465.325            0.123   1.621569: i& E/ |' ^8 h* w2 E# Y
            3        504.0792        0.102        2.429227
    : }) Y7 ~" |% j; m, Z$ O        4        419.1864        0.057        3.50554
    - e. ^7 O3 r/ G. q( n  k) B        5        464.2019        0.103        1.153921& a% M. S5 W- L0 V
            6        383.0993        0.057        2.297169
    8 d2 `: a( }$ X/ L, Q        7        416.3144        0.049        3.058917
    8 q* h* j9 S( O, C  q5 J8 h        8        464.2762        0.088        1.369858
    . u! x3 _' q* y# a, U0 H# ]) ^, n        9        453.0949        0.09        3.028741
    9 T0 R& R* d* {2 D$ P9 x5 K7 _        10        376.9057        0.049        4.047241; ^+ Q1 n) I4 F
            11        409.0494        0.045        4.838143
    3 L1 \7 b5 N; z  l        12        449.4363        0.079        4.120973+ p$ z* J/ ^: C( n
            13        372.1432        0.041        3.604795% o, X9 f. X3 A  K8 @% g
            14        389.0911        0.085        2.0489224 m9 D* Y$ H5 t& }& I
            15        446.7059        0.057        3.372603
    # _# v3 f! S* W2 f* _( l        16        347.5848        0.03        4.643016  W- g1 d7 }5 c6 ]( o' X
            17        379.3764        0.041        4.74171
    2 p+ n2 f# d0 q5 ^" ?5 w4 X/ V* S        18        453.6719        0.082        1.841441
    4 w  h' T8 _4 y+ `7 f1 }; d        19        388.1694        0.051        2.293532; y7 {" F# D, H  j8 U
            20        444.9446        0.076        3.541803% w5 E  I; U0 S2 ^! \
            21        437.4085        0.056        3.984765
    - f1 t6 v5 l, v4 r- B        22        408.9602        0.078        2.291967
    6 d1 C: Y2 ?' A9 m        23        393.7606        0.059        2.910391
    # I. q; \4 [' r; H( H7 q% V        24        443.1192        0.063        3.080523
    # C* u( ?7 p$ m/ `' ?# n. G        25        514.1963        0.153        1.314749: w+ Y2 _. g& {2 ?  Q9 U
            26        377.8119        0.041        3.967584% _$ J- m  Z; q% O5 s
            27        421.5248        0.063        3.005718  ^3 D0 w7 ^4 g
            28        421.5248        0.063        3.005718
      c1 W& [& F: H7 q        29        421.5248        0.063        3.0057186 y# r4 |9 S& E3 a; R2 V: z
            30        421.5248        0.063        3.005718
    - C) v! u% M; o        31        421.5248        0.063        3.0057182 J7 E2 }! _6 o6 R
            32        421.5248        0.063        3.005718) l9 R3 w1 r5 p% U6 U' ?$ D
            33        421.5248        0.063        3.005718
    9 S" P- U$ s$ R" P4 l        34        421.5248        0.063        3.005718
    ; E9 w6 q3 ^3 R2 ~        35        421.5248        0.063        3.005718/ q: ]0 ]$ ?% y/ V
            36        421.5248        0.063        3.005718
    , S* ?" r5 Z4 \: E+ }0 W        37        416.1229        0.111        1.281646
    ; t: h4 U1 V, k1 {, u$ m        38        369.019            0.04        2.861201
    ) K( X+ v. X# X. V% u7 ~7 Z5 w        39        362.2008        0.036        3.0609951 s( d4 J& t1 d: N8 w# F) Q5 v+ G
            40        417.1425        0.038        3.69532
    : j4 e; T+ c0 W8 m1 \, g" T1
    , C8 _5 B( S0 ?% U2 f# |2
    ( l* l1 Y+ Y6 F7 M3+ U- S1 |" B3 A0 I" x
    4
    3 H% _# B' g, m1 O) N9 w2 W. Y5
    * E  O9 U8 s4 H63 ?8 Z! c4 s9 c3 N
    7
    ' e% i6 W0 t! }9 f0 K% A8 M4 ?8( D# }) S) c6 v  r+ C" ~7 f
    9
    8 W9 x* ~# s; O; }- U( u: [10
    ) H; G7 c! ^& e( L6 z" y$ W# x/ c11
    6 D3 I4 j" |# \  ~' q12, B) U; A9 X+ E) |4 r" Q8 _4 W7 b- c
    13
    1 t1 M( y# {. P7 Z14" l' B0 a$ r& U9 w& ^. f5 U5 `
    15+ [* l# W9 m( i! Z4 |8 _6 e
    16
    9 c# A% \3 ?0 O( h+ d  A17% U; A& V1 e, x( n  b" {0 s; |
    18
    3 a9 ^0 ]0 b5 }0 |( Z+ ^199 n6 G) v* O; Q
    20
    0 M# r9 j" o/ _; j21
    . V9 H1 ^/ p( ?3 G22
    2 ~# N% C) M( _23' \! L* W# e+ V+ Q4 g
    24
    3 Y7 s: L6 F1 w256 u) r6 X- q2 r6 s4 e! h" Y# O
    26
    ( ~! _: `! R  w1 u3 S/ s) a270 t! j/ N/ V3 a4 E9 d: }6 ]
    28
    9 h1 G6 _+ l8 C, j: `" z4 z29
    ) L. f+ e6 Q( k30
    . K6 I8 y/ {5 ?2 v" }5 @; C31$ I' V2 r( @  p* B% [  U0 t, i
    32
    ' A8 v3 d6 A" N+ O! H: K2 w5 h33
    $ K/ L+ r8 T7 |8 x34
    7 p2 v+ a; c1 J, ]/ L) H5 [: u. b" m35/ r0 ^3 R% n3 W$ _
    36$ ^* J- H) U# `: `6 b2 s% x
    37
    7 _" b) U1 z% z384 x8 Z0 O2 G- |" X* d
    39# t" O! N6 ]; o+ g
    40
    - {3 G% H9 Q' l, w5 l) k4 S2 y418 C+ D$ k3 b2 L" d

      D: O  @) k9 r4 x% h' j+ e
    $ R+ n$ J- m3 I# n
    (2) 方法一:使用MATLAB编写代码# p9 w+ a" _8 {# K

    * L" m+ a+ @3 \7 @! h

    ( W% p6 o4 v* `2 m! J( u%读取表格
    ) ~) H; r) R( G2 [3 m' WA = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2');
    1 \5 Z' k& I: g7 Z3 dB = A;9 ?; Y; E+ z& T7 F
    [I, J] = size(B);: ^4 W$ d' l8 S) T4 T& O

    ) J3 v* n. @, k) W( S* F4 F- j%数据拟合5 G! ?( l+ U* Z3 f
    %x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行% `! j2 I) i: |0 Y
    x = A(1,;( g% Y& n6 R6 @9 x) `# r
    y = A(2,;0 Z% |: ]- V8 C0 p: P
    %polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标
    , Q; Z* V  Y- m) p" u4 ?% p% o9 h' x%第二个参数是数据的纵坐标,第三个参数是多项式的最高阶数
    ( F( [7 V; e& D, d6 D, b' M%返回值p中包含n+1个多项式系数/ D$ V4 i& h6 E) w2 b% M" n& |3 C
    p = polyfit(x, y, 2);
    ( x- t) M: p; r+ g3 {% @* Odisp(p);
    & P# e  d6 `7 D9 o0 V. X$ i2 R%下面是作图的代码
    1 {" `7 _9 s) Y9 I0 Lx1 = 300:10:600;
    4 E: A4 ^1 e( \/ F%polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1
    3 B+ e7 ]) Q% b5 L+ A) l  zy1 = polyval(p,x1);: E; G0 x2 A/ y2 o0 c0 e( a" \& _$ _' z5 S
    plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b');
    ) f" u( l: b% V% T. ?" L%plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x');( O* S% ^1 F5 u( m
    %figure(gcf);
    5 v0 Q/ m3 b) e; h$ j1
    2 n9 i4 Z( q3 [9 X3 T2
    # f* q' |) X; o+ G3
    % ]3 A: a* Q6 d  Q" ~* K' l! t4
    ( ~; Y! h2 ?: N7 B$ F: [5
    ! c5 F* t1 m# s. }6
    8 c/ d8 y. K3 ^0 F6 o5 |7
      P! w* S4 a+ J& z3 T8% q+ N8 g! D$ a; J
    96 o- f8 n" j" y1 o7 ]; R. y1 e& A
    10/ R6 V2 l, Y5 [. e) O
    11
    ; g- r# M: e) s; j12
    2 [, o0 w% \2 M2 ]8 c13( T+ E! {# _; e; A
    14
    / [) u; e: B# N" N+ \6 c1 r' E; o15+ ]) X( C, A3 H" `( R
    16
    ; f' R0 e, ]# {/ J" F17
    : y! t; i4 g. ?% Z( \18
    5 y1 H, Q; `/ f- f2 c$ h; Z19
    7 {4 x  F) A4 Y$ U' z! o20
    2 z0 ^& w8 f# h5 Q6 N' T2 ]21
    8 X, N& c8 q2 j, G# I
    3 M/ j% y, R0 O+ u; ?
    5 T; x6 k  O6 K/ p
    (3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐)
    2 \9 q8 h$ ~! V& S6 @  n9 T1 r6 J5 J# O+ n: c

    # h6 R5 v) a/ a
    6 F$ ^. |2 ^  ~  V: v" F! ^

    9 A5 q5 Q/ _9 L, F将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包1 P+ l; r6 J0 L( b
    ! a/ M  o5 [5 P6 {& O% E: y  \

    * G. M; c; N5 X) P4 Y5 j% G4 V7 X9 \+ B0 A$ g! \$ s6 [) ?

    5 m; A8 S, I- [" Q选择x、y变量' n6 l: U8 Q0 a$ N3 @6 S) |3 Z1 X- g0 F
    1 P! x# Q- \+ d* l/ @- X. h

    & M6 @( o) Y7 F+ W9 l9 u# N4 ?# p9 f# \! j

    ! b; [. t: i3 _* Y; E7 ^; L+ n9 ^6 e选择拟合方式和最高项次数" k. k' ?  ?- V7 F6 r3 w. w  l

    * i, S* m2 T& X2 b' e" i$ V

    $ x# A1 a6 {+ Q* ?$ G5 m- E: `* S
    5 V% s' F# l  M! `9 F$ h5 C
    # T% J* I  f/ S% T. n1 O
    得到拟合结果
    0 |' @( W! c, V3 C6 E: K. q. m
    0 }9 F  C+ o$ q! r* `9 [+ i

    9 _7 L. x% O  U3 w. P. [( n
    * N- A. l4 [- J/ ~
    6 w7 q" }: i9 T4 W
    使用图形化拟合工具不仅简单快捷,还可以使用多种拟合方式,寻找到最好的拟合曲线。# c/ |9 v' n0 k1 j4 U! q

    " j: |5 {  r1 I+ ?! g

    + V0 [/ m9 Y" s* t4 s5 [4 ?5 k9 f# q9 I% I5 K" F- V
    ) ], s2 Q5 f. R9 a2 E/ f- r/ w4 L

    9 j1 [" e5 l, g( `4 A2 q. p0 K

    # z: R* c' T/ I) p7 G三、数据插值
    * |* v- F# ~. S1、定义
    ! y, ]1 b& M3 l
    / T( @0 ^6 \6 U; d' |3 w
    $ v% q8 C0 X/ Q- q
    在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过给定的全部离散数据点。即求过已知有限个数据点的近似函数。
    7 l: Z- {) W6 K" u
    % o; C: D- v( n+ j
    ' J0 @" r/ Q; H- G
    从定义上看,插值和拟合有一定的相似度,但插值要求近似函数通过给定的所有离散数据,而拟合并不要求这样,只要近似函数能较好的反映数据变化的趋势即可(近似含义不同),当测量值是准确的,没有误差时,一般用插值;当测量值与真实值有误差时,一般用数据拟合。
    2 `- f4 j( y* g  C8 q
    ; c8 s% h4 N9 h2 j
    * I7 \6 L! y: E7 u0 w
    / e' ]9 W$ d& u  W. K4 l- X

    ' u# ~" X5 S, ^. S4 p2、作用3 n' D& n5 }! m# V% `' V$ J, O
    , I7 @) s6 l. {; x( l7 m
    1 q* B6 R( [6 n
    插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值情况,估算出函数在其他点处的近似值。
    1 {8 H! h$ m6 ?: Q* v8 C+ S7 o/ ?' p( P1 a" g) T. h2 s
    % R+ Y8 O0 n" R0 P; I% \

    $ {+ f0 e7 r1 @# ?

    8 x, C& w2 w0 i! V2 T3、举例
    1 l. H  d$ f& v. Z) u% J" W2 D) e. @! W' s: G) _' k
    ) X& J% _* J( O5 ?, A- ?. G
    %years、service和wage是原始数据# D+ T5 U) v/ i" l, F. q
    years = 1950:10:1990;' t1 [- T# J# X- X/ S0 J
    service = 10:10:30;
    1 G8 h: w: Z( R* ~7 g3 ^wage = [ 150.697  199.592  187.625  179.323  195.072; 250.287  203.212  179.092  322.767  226.505;153.706  426.730  249.633  120.281  598.243];# L  o" e  E# [+ _' |. A
    [X, Y] = meshgrid(years, service);
    ' w* M- b2 H: s( E* x9 J# x4 o" a% % 三维曲线7 J. I; ?6 y% G+ n! b  }6 L
    % plot3(X, Y, wage)/ h/ ~! ]1 h5 q! a! N( i+ @; l
    % 三维曲面7 U3 ^- {+ [- y. L- p; F
    figure" |! E) `# A) M" h8 [7 p
    surf(X, Y, wage)+ n/ M6 G8 i" M( |
    %interp2是matlab中的二维插值函数,前两个参数是已知位置,后两个是未知位置,w是未知位置的插值结果9 n8 H; J4 e  n4 Z# E/ N  V& c5 b
    w = interp2(service,years,wage,15,1975);
    , M- z' Z: `8 P8 x( `1
    / D, K- W! s; w2
    # O7 ~+ Q- f) I$ n9 g3  \3 a% r/ K/ ~9 F2 ^& |
    4& Q6 W3 z6 e( N9 o) L7 u
    5
    " [# S; J, O- q61 K, Q8 Z, g8 P! g% ^6 E! F
    7
    8 [, @" ^: P, L0 j2 v8. U: }8 B' k4 p) d
    9- E4 e; K1 j  @/ V
    10
      E' n8 t/ U! ^7 M! Z' ^' }2 _1 g9 O114 p, X! b! }8 ?' Z5 i3 K& K# A
    12
    / k1 `2 i- n& H# W. X% x: I) X1 Z( E" r3 C9 r2 {* d+ B
    & y$ J% B8 l3 e3 O! h' g

    ( v/ A) z2 X$ M3 {

    ' ^3 M- I: d: c/ {, Z3 {' T- z9 n可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合1 j  t3 Q8 N* H5 {  o1 ?. ~
    # L, r) Q1 n, ?

    + i: Y; b$ g9 j" ]0 G% Q1 b4 A" U, v. v8 ^+ j# n8 E

    6 a; g, p6 {" o% o" j+ `* H" v' g8 U/ x

    % h9 J( X  O, f. j5 z- N# \4 X: F2 C7 l四、图论
    . c4 C& N- W7 c9 B: ]" r1、最短路问题
    , s$ ]. H% t$ V7 j- \1 W! {最短路问题就是选择一条距离最短的路线。
    % {" i, ?/ }' ^" f' g/ i# \5 N0 Q* M
    & T( Z4 k4 I9 y# c9 x' c6 P: {
    例如:一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵横交错,因此有多种行车路线,这名司机应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速度是恒定的,那么这一问题相当于需要找到一条从甲地到乙地的最短路。(Dijkstra算法)  o* r6 g: x. H5 I; O

    : F9 z4 f7 J3 j7 z
    & r- k- A8 ]9 @" `5 q9 X3 _. ]
    具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法' c! n" V0 B0 r7 D+ s5 F0 j% C

    # G4 }) D6 B! o* _3 M, P0 c& u9 n2 v3 ?
    % F9 S3 l* Y; I6 B) u" M

    + ^- I- |0 q' o2 R  G
    ( m3 F0 b  Y: p6 d; O2 w
    (1)Dijkstra算法
    " ~$ r& n, x. X先给出一个无向图
    8 J$ s: U# v  @7 o: |3 M# ?" `) b9 }

    , i4 G- k; G7 J8 Q# O& b
    6 ^8 l# M2 Y! n! @

    & Y9 d- N, T' e  t! f4 |用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下" P6 O4 E  Z9 M+ t5 g

    2 f  ]5 i% N% u( G  [/ A+ D

    ( m' w+ C* D; S, e4 o: B) L( {  K4 m* O# {3 ^% ~

    : a% j& D8 j1 M" \9 U0 L  I  l5 _# B7 D9 O. @- }0 V( j6 ^

    3 o" b) m. U9 h7 D1 C4 \9 ?( l代码模板:! k, z9 T2 Z. u7 W# @
    / n$ \  i9 m2 R4 ~

    3 E9 F9 h- r& c! G! y#include<iostream>  
    . h0 G$ ]9 n: j0 ?4 ]- T$ f% I#include<cstdio>  0 d' e7 m( W' `" w0 R. m
    #include<cstdlib>  
    1 w3 v* t) x* _! E#include<cmath>  
    $ O: j# u* k& C  K: a% `7 e#include<cstring>  ( D/ {) e8 i: g. @* @+ D* Y# T
    #include<algorithm>  9 F: G, {% M- E. R' _: J. K" q- |
    #include<vector>  
    . D# M0 q& V6 f  Q1 h#include<fstream>  
    - E( v3 a1 Z/ o( t( ^7 Ausing namespace std;  
    " X. B; D4 J+ P9 J. f  
    : r0 O" K+ ~" {6 n4 Hconst int maxnum = 100;  7 ]. s& ?8 t5 K6 j. ^3 M1 q
    const int maxint = 2147483647;  + k0 Z9 B8 |0 a  l- j* e  E& E6 m
    int dist[maxnum];     // 表示当前点到源点的最短路径长度  
    - t6 W" N" X; M) \' uint prev[maxnum];     // 记录当前点的前一个结点  
    # \8 ?" n: d  r, L) sint c[maxnum][maxnum];   // 记录图的两点间路径长度  4 }9 |6 L3 E" n9 U2 f1 n& t
    int n, line;             // n表示图的结点数,line表示路径个数  : H6 W8 C0 ?8 w
    void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum])  ) I$ O* ]. l6 W2 o0 J3 }/ s
    {  , A; t+ s: L) \
        bool s[maxnum];    // 判断是否已存入该点到S集合中  % T9 S% N2 ?! c- a9 X
        for(int i=1; i<=n; ++i)  
    & `( {5 ?% ^) _    {  # ~% D" V0 r) W# V1 S8 P; w/ d
            dist = c[v];  2 X+ g9 g5 ~' y  u5 L
            s = 0;     // 初始都未用过该点  6 W: M  c2 p: F% {
            if(dist == maxint)  
    # w+ f! N( \; o, z( N7 ?; [0 _            prev = 0;  
    2 V9 m  _0 x5 p7 R        else  
      G6 V* ^1 g+ `            prev = v;  
    + m" u& r$ t9 y, d- ]- ]( d7 v    }  % V/ C8 ~* V2 z+ o- B6 Z
        dist[v] = 0;  3 W" d. B$ {5 W# W: n7 P8 M$ s
        s[v] = 1;  ( _- Y7 ~* t) h" X1 C: H9 R! c
      1 J7 x2 Q8 D% i6 ~! N: g& g+ ]/ A
        // 依次将未放入S集合的结点中,取dist[]最小值的结点,放入结合S中  
    2 t: c9 f1 f( B& T, V    // 一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度  : z& s- t" {+ A. ~& a  o
        for(int i=2; i<=n; ++i)  
    7 K+ X0 P& C+ ^; K" v    {  3 u$ [8 r  y% b  t$ l- j- {% A
            int tmp = maxint;  2 N& M' u; W; K# \/ e* W$ B1 N- b' v
            int u = v;  
    ( @0 t, i4 F; Z        // 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值  3 Q" ^) I/ x3 A. @! Q
            for(int j=1; j<=n; ++j)  
    $ u* ~# F+ |2 r* f; e            if((!s[j]) && dist[j]<tmp)  
    $ u8 k& A# y, ^9 c* C4 A            {  0 y0 `6 }8 @7 t9 o$ U5 O
                    u = j;              // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码  2 h4 `* ^# a1 s( X8 B0 i
                    tmp = dist[j];  3 w. Z  t; k+ ?: M5 W8 R
                }  
    2 X! @$ x7 N" T9 [0 J        s = 1;    // 表示u点已存入S集合中  
      E- d  D, c7 e; [  % g  `* \3 X- a" |- ^5 `  I6 h8 m
            // 更新dist  
    % L* k/ D% [6 e& L. X        for(int j=1; j<=n; ++j)  
    ) z; w, d$ L6 r) S7 Z) u            if((!s[j]) && c[j]<maxint)  
      Z7 p. S- a$ o            {  # J! U3 J- G4 P4 B5 l8 k" H- o
                    int newdist = dist + c[j];  
    8 d! y  H- w" C  ^* l1 q; x! j8 x" F- N                if(newdist < dist[j])  
    3 J5 h" N/ }4 E" w: Q$ `/ w" k5 |                {  
    4 M3 A' s% l* C& d                    dist[j] = newdist;  7 |, c6 s; F6 j# q# g* g$ T4 [
                        prev[j] = u;  ! i  _8 G  B: q+ G9 E' v
                    }  
    : w( j, W0 o5 I' n            }  ; G% v1 @- N8 v% j
        }  
    " A+ j2 f4 B- t2 x/ {8 y}  
    # Z& j2 u  v8 r# P" o% @void searchPath(int *prev,int v, int u)  
    $ w4 y: f  D4 C; V6 u7 i{  
    " i3 i% ~# b- ~    int que[maxnum];  
    2 r- T8 Z( U* R4 K! L    int tot = 1;  / w& d! m2 m. h; [4 f: ]; Y
        que[tot] = u;  
    * i, R4 K3 r8 N# w    tot++;  
    ( l% ~; Q% [5 k8 \* P1 n8 |    int tmp = prev;  
    * X; [1 h  X6 S: V( @    while(tmp != v)  3 Q2 I) E+ n: D% [  o
        {  
      I3 N1 ]  i3 P  t: D3 z& d3 x        que[tot] = tmp;  
    " \/ G: K1 p) e. i5 N) g        tot++;  
    * Q; ]7 a, {/ i) m7 h, ^$ L' k        tmp = prev[tmp];  7 r0 c: v8 ]  x; K- O& Y3 M/ P
        }  6 t; ^& R8 l3 Y+ r+ w) Y8 s
        que[tot] = v;  
    % [8 e# m" E% N0 u7 L7 o    for(int i=tot; i>=1; --i)  
    " l+ t# M' S& Q        if(i != 1)  8 l) H) B' S4 j& g+ q$ o
                cout << que << " -> ";  ' I8 }- W/ n4 ]& |
            else  ' V% j4 U) Z4 B) r; T, U- o
                cout << que << endl;  
    - ]5 d  G& [7 E* {2 W}  & e% F4 G- I2 ?- k" `
      
    - z/ [, n# }" m+ Cint main()  
    + L! Y& H" q8 E$ z& Y+ T# N{  
    $ H( j* O  W# U% C' o$ D9 {+ f    //freopen("input.txt", "r", stdin);  
    * p- k: Q6 y! o) X, l2 s4 q  \" [    // 各数组都从下标1开始  
    ) V% h, {$ d: B    // 输入结点数  7 {3 i) f; @) B' _
        cin >> n;  8 h6 y: ?8 U; {' y8 L1 I6 X1 z
        // 输入路径数  ; R/ |# X5 m9 n+ s+ r( Z
        cin >> line;  / c( r) I& X. v. y
        int p, q, len;          // 输入p, q两点及其路径长度  
    5 P. C7 \0 I4 C$ c8 B+ Z    // 初始化c[][]为maxint  
    # S4 K+ [+ G5 i* S. a( e( y) v    for(int i=1; i<=n; ++i)  ( ]: I3 V4 ?/ j$ A
            for(int j=1; j<=n; ++j)  , v3 ?8 r: r" V& p# g5 X2 B& E
                c[j] = maxint;  $ L" Y2 p5 @* @6 Q5 i8 p) P$ k
        for(int i=1; i<=line; ++i)  
    # u/ I0 g7 p) Q4 s( \( O, N" X    {  . _. \/ l- h8 R+ b  ~
            cin >> p >> q >> len;  
    * v! T/ e) ~! m: O6 q4 n: m- t        if(len < c[p][q])       // 有重边  2 S! Y' a. E; @4 n2 t2 O8 b
            {  
    : o: k/ J6 Z: ^. y# }8 C            c[p][q] = len;      // p指向q  
    * O6 }8 S. E1 N! ~! `' ]8 P6 r            c[q][p] = len;      // q指向p,这样表示无向图  
    2 g# \$ F0 M# T! a3 X. A8 `        }  : M! a  |( w# d0 h
        }  % z! }7 G0 [3 }% x4 E3 f
       for(int i=1; i<=n; ++i)  . Z+ i9 T8 a8 `8 l/ l) B- ^4 T+ k
            dist = maxint;    d5 Q! o% p6 _3 u* f; |) n
        for(int i=1; i<=n; ++i)  
    , Q3 T, S2 j7 L0 e" @    {  
    % M3 c6 H* G; w6 ]4 l" j        for(int j=1; j<=n; ++j)  5 [( g- o, @3 v& {7 T5 D" |( \5 x
                printf("%-16d", c[j]);  
    $ R& x# w. o. W  h7 }& j- m        printf("\n");    R7 e  T0 ]2 M; [$ J# q" D5 y6 c: z
        }  4 ?7 g: O: m9 @2 D; p6 E
        Dijkstra(n, 1, dist, prev, c);   //仅调用函数求出了源点到其他点的距离 改法ijkstra(n, x, dist, prev, c);  其中x=1,2,3,4,...,n  
    / [( C7 d% m( M- ?) f  - H# R0 I/ r$ n+ @+ k% b
    //    for(int i=1; i<=n; ++i)   //dist存储了源点到其他点的距离情况  ; o) n0 n+ A; t* }
    //    {  
    , i/ }: Q3 \! C5 b# |1 [! l- d4 k//        printf("%-16d", dist);  
    ; X/ a$ i* H5 x* m. V# \5 d2 X* F//    }  
    + c5 z" V7 R0 n$ T) u4 H* I: @8 g9 [    printf("\n");  
    1 `0 h: E. s; b. O. e( P     // 最短路径长度  
    . `0 f; I0 t( v* Y# y* p3 {    cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl;  
    : A1 \0 {% u" a0 e     // 路径    j& d4 x, k& A# h: V$ F
        cout << "源点到最后一个顶点的路径为: ";  
    5 h# I' H' k! I" \" x# A* z7 i    searchPath(prev, 1, n);  - S/ c5 C/ p) Y) S& F
        return 0;  
    " M2 Q1 ^9 [- H; j" Y; }0 w3 H. \}  , Q* p) c0 y5 G7 v. z% [
      ; G4 \! A' K- t4 h/ q8 j& R
      
    1 l; v8 q/ m" Q( u, C" U/*
    4 {; _: `4 E" J8 e7 x* ?输入数据: ; o1 b* t0 p) ~- v. E
    5
    7 `  F5 O1 |+ U* J1 I4 Y; @ 7 / r5 A& L& _- s# ?# s5 F5 l& H
    1 2 10 4 t5 ^! M/ C' ~& M9 r0 O* b
    1 4 30
    / o! e1 ~$ f+ I$ A) B- r/ a 1 5 100 ( F9 K7 Z6 `! R: C7 |) R
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    47
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    ) F+ U6 s4 ]6 N$ i8 y: {0 W' ?1336 q' m' O& I  z+ k
    134+ ^$ |) }6 f! g
    135
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    139
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    145( }  M; {3 B0 {( K) A) R; l% u6 L3 ~; |
    1461 X! u8 t8 h% Y

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    2 d( [  l  A9 s- z& ?(2)Floyd算法
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    #include<cmath>  ) c, h" O! ]* p: |
    #include<cstring>  
    8 o  h" U( ~9 K, E/ r) T/ d! D3 i#include<algorithm>  . a) M9 |+ E  h8 L% B
    #include<vector>  
    9 \/ k! U$ A3 ~- K#include<fstream>  
    - V% ^) o  k5 m, T# B' q- tusing namespace std;  & M6 i: J8 e8 F1 ~$ [& g& Q
      
    ) ?, l( }0 p1 h1 T/ p//设点与点之间的距离均为double型  + Y9 Q; Y, k( |4 k
    double INFTY=2147483647;  5 w6 L' s: ~" L- L
    const int MAX=1000;  
    4 q4 O& `& S5 c) ddouble dis[MAX][MAX];  ( W- L5 [0 R( v/ T, K3 `- k0 s
    double a[MAX][MAX];  . I3 {( t7 z  q' |, v5 {/ y
    int path[MAX][MAX];  ! m2 i! r% [$ d( J- W) y
    int n,m; //结点个数  0 H- ]/ U0 l6 H# ^0 N  \( m/ c
      ) _5 R! q1 n2 D: ]# R
    void Floyd()  
    ; N; Z& I; H0 S& {- g{  
    4 X, B; K5 I- f6 ?1 k    int i,j,k;  
    6 L! q. Y" }# K. D! j6 `& l    for(i=1;i<=n;i++)  
    - O/ ?: l8 u) L2 q, A: x* L' i    {  
    2 g2 v% m3 b$ O7 I        for(j=1;j<=n;j++)  6 ~4 S+ W( k! P; M% U% u
            {  
    3 A; N* Q0 z* }  ]+ H            dis[j]=a[j];  
    , ]) o/ `% [  [2 q  Z# r! ^            if(i!=j&&a[j]<INFTY)  - m3 X) R2 Q+ H& ~9 g; Y
                {  
    + e. J- ]: M# P0 o0 D- Z6 M                path[j]=i;  
      o. N7 J' U; E2 C3 ^  f* P& q            }  9 I6 @. U+ b6 r  A# h; M
                else  
    * |) J8 n# @: F4 X$ p                path[j]=-1;  
    & m+ R$ c: s  h+ c# V6 O/ S* h: A        }  
    ( {) `$ n; f1 ]* F6 e* o4 L  _    }  ! S- b9 Y2 }6 e$ q8 f
      ) u3 e# a4 K3 h
        for(k=1;k<=n;k++)  # n- H  P; W2 W# W) ^/ k+ M
        {  " c/ `3 M7 \% I" l
            for(i=1;i<=n;i++)  4 n# m* S0 ]- c3 ~# p
            {  3 e0 r* p) o4 c
                for(j=1;j<=n;j++)  
    # _) W* o* M5 x9 o            {  
    5 ]- Q# l: U0 G( N+ O0 d; E' j                if(dis[k]+dis[k][j]<dis[j])  
    # k/ S# o/ I, g5 f& O8 ^8 R% Z3 R, ^                {  
    6 O. y7 H2 v( W6 w                    dis[j]=dis[k]+dis[k][j];  
    & E) I! r8 t0 Q                    path[j]=path[k][j];  8 o4 P. B9 j6 F) o
                    }  2 z) N) m( m" Q5 N2 |8 v
                }  
    " W  {8 ]# u+ u1 }' I6 S; }8 z& m4 w        }  
    8 D7 h$ x) z5 J/ ]4 J; {    }  5 P1 L6 L* t: @. }
    }  
    3 G8 f, J1 H+ t* x( A4 d  $ e( C0 \' Y) T9 r$ d
    int main()  
      u2 _) A' Q4 a2 Y7 P{  * n( s; P# n! R. g
        //freopen("datain.txt","r",stdin);  
    ) B; h  A' B# F) `. p: B# I    int beg,enda;  3 f( s5 j/ T8 h  L1 C5 N( J
        double dist;  
    1 Z3 C; {, S9 r5 N6 I( C; k! x    scanf("%d%d",&n,&m);  - f- ]0 ?9 I6 j  }- m
        for(int i=1;i<=n;i++)  
    ! W$ Z9 m9 `( R; K- r    {  7 R$ v/ M& T) s9 j
           for(int j=1;j<=n;j++)  
    8 ?: d+ g9 I  \8 {+ U       {  3 ]; I1 V0 R* [, D
                if(i==j)  4 Q; k: s' `! ^+ _% W
                    a[j]=0;  2 x) V6 o; Q3 D4 l  Z
                else  8 a5 ~& [/ F" k. c* f3 R
                    a[j]=INFTY;  1 Q2 h( c( r, k4 ]# O0 }2 \6 o9 q% C& |
           }  ; {, U4 ^# M& U9 q9 x
        }  
    ' q' y; ~2 j& W# z. F0 d7 m0 G4 D    for(int i=1;i<=m;i++)  . ?; j5 S; V1 X" d
        {  5 t8 ~- B% _4 W7 {, A
            scanf("%d%d%lf",&beg,&enda,&dist);  ! m# R+ W2 R1 k- |* U
            a[beg][enda]=a[enda][beg]=dist;  
    - }5 \4 [$ ]4 j+ q. M    }  ( y# Y0 b/ O- c! m4 G
        Floyd();  5 B) C* ?& S4 }0 K) }
        for(int i=1;i<=n;i++)  
    / q8 [6 q. |8 W5 d: `    {  
    ; I1 T9 w' f8 s) Q8 k( E6 W       for(int j=1;j<=n;j++)  
    8 J' W1 ^2 j6 {0 `0 E       {  : @2 w! l$ ?+ J3 {' d
                printf("%-12lf",dis[j]);  
    9 I9 o$ b: J( ^, Y9 N. F       }  
    6 k% L  B( f) t5 Q       printf("\n");  - h2 q/ e# E1 G3 I5 x$ k# P
        }  8 [0 X* K2 Y. R# u0 W- ]% X9 ?
        return 0;  ' b; n! F! |9 c* E* w* t  p! |5 H5 H
    }  # H* _& ?2 x5 _1 M
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    $ ^3 Q& I6 ]" ^) O28 W2 s& Y5 D8 [  L% f8 q( ?
    3
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      @0 k% I$ B  u- `: I7
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    ; ^7 K" M, ~1 t# a1 K6 u8 {13
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    15
    ! k6 _/ q0 q7 B, C8 ~$ o16
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    . r9 }# ^7 \6 i5 K, _, b18
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    219 L5 Q% r6 e$ L! G0 K% X; E
    22
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    26
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    295 E7 Q* S) j6 Z2 h* C
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    5 J5 i. g' M+ W2 F; \1 Z32) l% g7 f  ^9 e$ W( m: ?
    33
    9 y2 u6 A. p  Q" n34
    1 X/ S# Z3 j0 l- c$ b# H' w35- d0 G! i- B0 a, Q; b! Y/ a% C
    36
    - D: i1 S/ D% m+ L) q4 D/ t) `$ ]3 `37: O3 c+ [; a' n
    384 C, T2 }% r: z7 U9 _0 p
    39
    4 B& O! l7 j) Y3 ?9 l409 i/ M  ?4 e% b  q. I
    412 }% A3 T9 P2 T
    42$ I1 v# ?7 ?7 L! \
    43. D' L4 Y8 Q9 ^; I* v
    44* f/ h6 v- h; J. C
    45- A1 k9 J. y, e0 U& x
    46+ r& B1 g* p  k6 M& x2 ?
    47
    8 @& S) i( H  V7 n% C48
    $ J5 p2 A( p0 e3 p49$ ]0 R3 y! u5 U/ S# R
    50% [6 A: x& l2 L5 U9 `+ E$ c# H) S  I
    51$ ~& j- `0 Q4 s# r, {/ o, u; v
    52
    & C( Z; u9 U7 O! r: v# K53
    9 }# U/ K. P1 N- t' W2 o54, G: @- n/ L* |2 L8 e) P2 }, o
    55
    9 {: r+ Y. z4 [- f" U% K4 P56
    ; Z) h8 H& H# {6 j57
    # R" {$ }$ J7 ?% R4 l! k58  c+ w5 i* X7 s
    59; @0 B& S) ~7 O: Y' ~$ r$ q
    60
    7 d: }  M; b  _6 Y8 _5 E9 T. t61
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    63; k7 t  |2 }" a+ I
    646 U) x6 d- e4 ]3 a: F8 |6 Q
    65
    $ o- {+ J, b7 G( g' N* ^( S) A0 h662 E+ v  h" R$ f' T9 a+ E
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    68
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