数模2020国赛a题代码

数模2020国赛A题是一个关于社交网络中的信息传播模型的问题。该模型考虑了用户之间的关注关系和信息传播的影响因素，并要求我们设计代码来模拟和分析信息传播的过程。

首先，我们需要从输入中读取相关的数据，包括社交网络的结构、用户的关注关系以及每个用户发出信息的概率等。然后，我们可以使用图的数据结构来表示社交网络，并建立用户之间的关注关系。这可以通过邻接矩阵或邻接表等方式来实现。

接下来，我们可以利用广度优先搜索（BFS）算法来模拟信息传播的过程。我们可以从指定的初始用户开始，在社交网络中进行广度优先搜索，找出所有与该用户有关注关系的用户，并计算他们接收到信息的概率。

在每个步骤中，我们会根据一定的规则来决定用户是否接收到信息。这个规则可以基于用户之间关注的强度、用户自身的影响力以及信息传播的随机因素等。通过不断迭代这个过程，我们可以模拟和分析信息在社交网络中的传播路径和影响范围。

最后，我们需要输出相关的结果，比如信息传播到达的用户数量、传播路径中的关键节点等。我们可以根据需要进行结果的统计和分析，以便更好地理解和预测信息在社交网络中的传播行为。

总之，数模2020国赛A题的代码需要实现的功能是建立社交网络的模型，并根据相关的传播规则来模拟和分析信息的传播过程。这需要运用图的数据结构和算法来进行处理，同时也需要进行统计和分析，以便得出有关信息传播的相关结果。

相关问题

2016年数模国赛a题代码

2016年数模国赛A题是一个关于社交网络的问题。该题目要求建立一个模型来分析社交网络中的用户关系，并计算出每个用户的影响力指标。

建立模型的思路如下：
1. 首先，根据题目给出的数据集，将用户关系数据进行处理。通过读取数据集中的每条关系记录，并将其转化为图的形式存储。可以选择使用邻接矩阵或邻接表来表示图结构。
2. 基于图的结构，可以通过图的遍历算法（如深度优先搜索或广度优先搜索）来计算每个用户的影响力指标。遍历时可以记录每个用户的邻居节点以及邻居节点的影响力，并根据这些信息来计算出每个用户的影响力指标。
3. 进行影响力指标的计算后，根据题目的要求，可以按照指定的排序规则对用户进行排序，并输出排名前十的用户及其影响力指标。

在实现代码时，可先读取并存储用户关系数据，然后利用图遍历算法计算每个用户的影响力指标。最后，根据计算得到的影响力指标对用户进行排序，输出排名前十的用户及其影响力指标。

这道题目旨在考察学生对图的基本概念和遍历算法的掌握，以及对实际问题的建模和解决能力。代码实现中需注意边界情况的处理和算法的优化，以减小时间和空间复杂度，提高代码效率。

2023数模国赛C题代码

很抱歉，我无法提供2023数模国赛C题的代码。根据提供的引用内容，这是一个关于销售预测和定价优化的问题，其中涉及了多个菜品的销售量、批发价格和销售价格的关系。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行分析和建模：

1. 首先，根据第一问的要求，使用适当的算法预测每个菜品的销售量和批发价格，针对7月1-7日的数据。
2. 接下来，根据第一问中与菜品A相关性在0.95以上的菜品C和菜品D，以及其他相关性较差的菜品，构建销售价格的关系式模型。自变量可以包括菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量是菜品A的销售价格。考虑到第三问的需求，还可以构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量，并标注好训练的模型及参数。
3. 在建立了销量、批发价格和销售价格的关系式模型后，根据第三问的需求，结合之前算出的7月1-7日各菜品的销量和批发价格，可以通过调用模型计算出最优的价格。
4. 最后，根据问题2的要求，可以分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

请注意，以上步骤仅提供了一个大致的解决思路，具体的代码实现需要根据具体的数据和模型选择进行编写。