搜索与图论(二)
最短路
单源最短路
所有边权都是正数
朴素Dijkstra算法
基本思路:从1号点到其他点的最短距离
步骤:
定义一个s集合包含当前已确定最短距离的点
1、初始化距离dis[1] = 0,dis[其它] = 正无穷
2、for i 0-n循环n次
2.1找到不在s中的距离最近的点 ->t
2.2把t加到s当中去
2.3用t来更新其它点的距离
模板代码如下:
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>using namespace std;const int N = 510;
int n,m;
int g[N][N];
//dis表示从1号点到其它点的距离
int dist[N];
//st表示每个点的最短路是否确定
bool st[N];int dijkstra()
{memset(dist,0x3f,sizeof dist);dist[1] = 0;for(int i = 0;i < n; i ++){int t = -1;for(int j = 1;j <= n;j ++)if(!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j]))t = j;st[t] = true;for(int j = 1;j <= n;j ++)dist[j] = min(dist[j],dist[t] + g[i][j]);}if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;return dist[n];
}
int main()
{scanf("%d%d", &n, &m);//初始化memset(g,0x3f,sizeof g);int t = dijkstra();printf("%d\n",t);return 0;
}
堆优化版的Dijkstra算法
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queque>using namespace std;const int N = 100010;
int n,m;
//存储方式改为邻接表的形式
int h[N],w[N],e[N],ne[N],idx;
//dis表示从1号点到其它点的距离
int dist[N];
//st表示每个点的最短路是否确定
bool st[N];void add(int a,int b,int c)
{e[idx] = b,w[idx] = c,ne[idx] = h[a],h[a] = idx ++;
}int dijkstra()
{memset(dist,0x3f,sizeof dist);dist[1] = 0;priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII>> heap;heap.push({0,1});while(heap.size --){auto t = heap.top();heap.pop();int ver = t.second,distance = t.first();if (st[ver]) continue;for(int i = h[ver];i != -1;i = ne[i]){int j = e[i];if(dist[j] > distance + w[i]){dist[j] = distance + w[i];heap.push({dist[j],j});}}}if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;return dist[n];
}
int main()
{scanf("%d%d", &n, &m);//初始化memset(h,-1,sizeof h);while(m --){int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);add(a,b,c);}int t = dijkstra();printf("%d\n",t);return 0;
}
存在负权边
Bellman-Ford算法
基本思路:n次迭代,每次循环所有边,每次循环更新最短距离
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>using namespace std;const int M = 100010, N = 510;int n,m,k;
int dist[N],backup[N];struct Edge
{int a,b,w;}edges[M];int bellman_ford()
{memset(dist,0x3f,sizeof dist);dist[1] = 0;for(int i = 0;i < k;i ++){//保存上一次的结果memcpy(backup,dist,sizeof dist);for(int j = 0;j < m;j ++){int a = edges[j].a,b = edges[j].b,w = edges[j].w;dist[b] = min(dist[b],backup[a] + w);}}if(dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2) return -1;return dist[n];
}int main()
{scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);for(int i = 0;i < m;i ++){int a,b,w;scanf("%d%d%d",&a,&b,&w);edges[i] = {a,b,w};}int t = bellman_ford();if(t == -1){puts("impossible");}else printf("%d\n",t);return 0;
}
SPFA算法
对Bellman-Ford算法的一个优化
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queque>using namespace std;const int N = 100010;
int n,m;
//存储方式改为邻接表的形式
int h[N],w[N],e[N],ne[N],idx;
//dis表示从1号点到其它点的距离
int dist[N];
//st表示每个点的最短路是否确定
bool st[N];void add(int a,int b,int c)
{e[idx] = b,w[idx] = c,ne[idx] = h[a],h[a] = idx ++;
}int spfa()
{memset(dist,0x3f,sizeof dist);queue<int> q;q.push(1);st[1] = true;while(q.size()){int t = q.front();q.pop();st[t] = false;for(int i = h[t];i != -1;i = ne[i]){int j = e[i];if(dist[j] > dist[t] + w[i]){dist[j] = dist[t] + w[i];if(!st[j]){q.push(j);st[j] = true;}}}}if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;return dist[n];}
int main()
{scanf("%d%d", &n, &m);//初始化memset(h,-1,sizeof h);while(m --){int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);add(a,b,c);}int t = spfa();if(t == -1) puts("false");else printf("%d\n",t);return 0;
}
多源汇最短路
Floyd
利用临界矩阵来存储
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>using namespace std;const int N = 210,INF = 1e9;int n,m,Q;
int d[N][N];void floyd()
{for(int k = 1;k <= n;k ++)for(int i = 1;i <= n;i ++)for(int j = 1;j <= n;j ++)d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k] + d[k][j]);
}
int main()
{scanf("%d%d%d",&n,&m,&Q);for(int i = 1;i <= n;i ++){for(int j = 1;j <= n;j ++)if(i == j) d[i][j] = 0;else d[i][j] = INF;}while(m --){int a,b,w;scanf("%d%d%d",&a,&b,&w);d[a][b] = min(d[a][b],w);}floyd();while(Q --){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);if(d[a][b] > INF / 2) puts("impossible");printf("%d\n",d[a][b]);}return 0;
}
相关文章:
搜索与图论(二)
最短路 单源最短路 所有边权都是正数 朴素Dijkstra算法 基本思路:从1号点到其他点的最短距离 步骤: 定义一个s集合包含当前已确定最短距离的点 1、初始化距离dis[1] 0,dis[其它] 正无穷 2、for i 0-n循环n次 2.1找到不在s中的距离最近的点 ->t 2.2把t加到s当中去…...

【SQL】-【计算两个varchar类型的timestamp的毫秒差】
背景 TRANSTAMP3、TRANSTAMP2在Oracle数据库中的类型为varchar,但实际保存的值是时间戳timestamp类型,现在要计算二者的毫秒差 Oracle或MySQL extract(second from (to_timestamp(TRANSTAMP3,yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff) - to_timestamp(TRANSTAMP2,yyy…...
Java 微信商家打款到零钱(旧版本接口)
旧版微信支付接口要求请求时携带证书请求 构建请求参数 /*** 付款到零钱** param withdrawalDto dto撤军* return {link Map }<{link String }, {link Object }>* throws Exception 异常* Author chen 2023-07-27 15:04*/private Map<String, Object> payToUser(Wi…...
Vue+Element ui Study
目录 一、VueElement ui 1、show-overflow-tooltip属性设置宽度 2、this.$refs使用方法 Error in v-on handler: “TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘xxx‘)“ 一、VueElement ui 1、show-overflow-tooltip属性设置宽度 :show-overflow-toolti…...

JAVA基础-多线程入门(详解)
目录 引言 一,线程概念 二,创建线程 2.1,继承Thread类,重写run方法 2.2,实现Runnable接口,重写run方法,实现Runnable接口的实现类的实例对象作为Thread构造函 数的target 2.3,通…...
Cirno‘s Perfect Equation Class 2023牛客暑期多校训练营5 D
登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 题目大意:有q次询问,每次给出三个整数k,c,n,求有多少满足条件的数对(a,b)满足kabc且c是b的倍数,且gcd(a,b)>n 1<q<100;…...

pytorch学习——如何构建一个神经网络——以手写数字识别为例
目录 一.概念介绍 1.1神经网络核心组件 1.2神经网络结构示意图 1.3使用pytorch构建神经网络的主要工具 二、实现手写数字识别 2.1环境 2.2主要步骤 2.3神经网络结构 2.4准备数据 2.4.1导入模块 2.4.2定义一些超参数 2.4.3下载数据并对数据进行预处理 2.4.4可视化数…...

PySpark 数据操作
数据输入 RDD对象 如图可见,PySpark支持多种数据的输入,在输入完成后,都会得到一个:RDD类的对象 RDD全称为:弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets) PySpark针对数据的处理&…...

FPGA2-采集OV5640乒乓缓存后经USB3.0发送到上位机显示
1.场景 基于特权A7系列开发板,采用OV5640摄像头实时采集图像数据,并将其经过USB3.0传输到上位机显示。这是验证数据流能力的很好的项目。其中,用到的软件版本,如下表所示,基本的硬件情况如下。该项目对应FPGA工程源码…...
亚信科技AntDB数据库专家参加向量数据库首次技术标准研讨会
2023年7月19日下午,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会数据库与存储工作组(CCSA TC601 WG4)联合中国信通院数据库应用创新实验室(CAICT DBL)在线上召开《向量数据库技术要求》标准首次研讨会。本次会议由中国…...
Windows中实现右键把电子书通过邮件发到kindle
不使用第三方软件,通过Windows自带的函数,可以实现右键将电子书通过电子邮件发送到kindle邮箱,从而实现kindle电子书传送功能。实现过程如下: 1. 使用bat添加右键功能 打开资源管理器,在地址中输入%APPDATA%\Microso…...
Three.js之创建3D场景
参考资料 【G】Three.js官方文档:https://threejs.org/docs/ Three.js是一个流行的WebGL库,官方文档提供了详细的API参考和示例,适合学习和参考。【G】Three.js GitHub链接:https://github.com/mrdoob/three.js 这是一个流行的基…...

一个3年Android的找工作记录
作者:Petterp 这是我最近 1个月 的找工作记录,希望这些经历对你会有所帮助。 有时机会就像一阵风,如果没有握住,那下一阵风什么时候吹来,往往是个运气问题。 写在开始 先说背景: 自考本,3年经验࿰…...

CAS原理解析
CAS是一种乐观锁机制,一种比较并交换的过程和理念,用来解决线程安全问题,具体来讲就是对共享变量值的安全更新机制。能够保证原子、可见、一致性。这种交换过程是在Unsafe类中实现。 从一段简单的代码开始来对源码做分析 public static void…...

SQL项目实战:银行客户分析
大家好,本文将与大家分享一个SQL项目,即根据从数据集收集到的信息分析银行客户流失的可能性。这些洞察来自个人信息,如年龄、性别、收入和人口统计信息、银行卡类型、产品、客户信用评分以及客户在银行的服务时间长短等。对于银行而言&#x…...
【Redis深度专题】「核心技术提升」探究Redis服务启动的过程机制的技术原理和流程分析的指南(集群指令分析—实战篇)
探究Redis服务启动的过程机制的技术原理和流程分析的指南(集群指令分析—下篇) Cluster XX的集群指令(扩展)写入记录主节点和备节点切换-CLUSTER FAILOVER新加入master节点新加入slave节点为slave节点重新分配master分配哈希槽删除…...
ubuntu
安装 sudo apt-get update sudo apt-get install mysql-server mysql-client 设置root密码 cat /etc/mysql/debian.cnf 查看默认密码 mysql -u debian-sys-maint -p 连接输入密码 use mysql; select user,plugin from user; update user set pluginmysql_native_passwor…...

【芯片设计- RTL 数字逻辑设计入门 3- Verdi 常用使用命令】
文章目录 Verdi 全局显示Verdi 前导 0 的显示Verdi 数据笔数统计Verdi 波形数据dump Verdi 全局显示 bsubi -n 16 -J sam visualizer -tracedir ./veloce.wave/debug_waveform.stw 打开波形后,如果想要看到所有信号的数据,可以点击下图中红框中的按钮&a…...

python-pytorch基础之cifar10数据集使用图片分类
这里写目录标题 总体思路获取数据集下载cifar10数据解压包文件介绍加载图片数字化信息查看数据信息数据读取自定义dataset使用loader加载建模训练测试建测试数据的loader测试准确性测试一张图片读取一张图片加载模型预测图片类型创建一个预测函数随便来张马的图片结果其他打开一…...
华纳云:linux下磁盘管理与挂载硬盘方法是什么
在Linux下进行磁盘管理和挂载硬盘的方法如下: 磁盘管理: a. 查看已连接的磁盘:可以使用命令 fdisk -l 或 lsblk 查看系统中已连接的磁盘信息,包括硬盘和分区。 b. 创建分区:如果磁盘是全新的,需要使用 f…...
设计模式和设计原则回顾
设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...
ES6从入门到精通:前言
ES6简介 ES6(ECMAScript 2015)是JavaScript语言的重大更新,引入了许多新特性,包括语法糖、新数据类型、模块化支持等,显著提升了开发效率和代码可维护性。 核心知识点概览 变量声明 let 和 const 取代 var…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容
基于 UniApp + WebSocket实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...

P3 QT项目----记事本(3.8)
3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...
Rapidio门铃消息FIFO溢出机制
关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系,以下是深入解析: 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中,门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区,用于临时存储接收到的门铃消息(Doorbell Message)。…...

Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习)
Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习) 一、Aspose.PDF 简介二、说明(⚠️仅供学习与研究使用)三、技术流程总览四、准备工作1. 下载 Jar 包2. Maven 项目依赖配置 五、字节码修改实现代码&#…...