当前位置: 首页 > news >正文

图论------弗洛伊德(Floyd-Warshall)算法

题目描述:


在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的  T-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?

输入输出格式
输入格式
第一行是两个整数 N,M,N 表示成都的大街上有几个路口,标号为 1 的路口是商店所在地,标号为 N 的路口是赛场所在地,M 则表示在成都有几条路。
接下来 M 行,每行包括三个整数 A,B,C,表示在路口 A 与路口 B 之间有一条路,我们的工作人员需要 C 分钟的时间走过这条路。
输入保证至少存在 1 条商店到赛场的路线。
输出格式
输出一行,表示工作人员从商店走到赛场的最短时间。

输入输出样例1
输入
3 3
1 2 5
2 3 5
3 1 2
输出
2

输入输出样例2
输入
2 1
1 2 3
输出
3

具体代码:

        

#include<stdio.h>

int main(void)

{

    int arr[100][100] = { 0 };//构建图

    int n, m;

    scanf("%d%d", &n, &m);

    int a, b,c;

    for (int i = 1; i <= n; i++)

        for (int j = 1; j <= n; j++)

            if (i == j)

                arr[i][j] = 0;

            else

                arr[i][j] = 99999999;//初始化图。

    for (int i = 0; i < m; i++)

    {

        scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);

        arr[a][b] = c;

        arr[b][a] = c;

    }//根据输入为图赋值。

    for (int k = 1; k <= n; k++)

        for (int i = 1; i <= n; i++)

            for (int j = 1; j <= n; j++)

                if (arr[i][j] > arr[i][k] + arr[k][j]&&arr[i][k]<99999999&&arr[k][j]<99999999)

                    arr[i][j] = arr[i][k] + arr[k][j];//Floyd—warshall核心代码。

                  

    printf("%d", arr[1][n]);//打印结果

}

代码解析:

        关于构件图和为图初始化赋值是上节课的答案,在此我们就不进行讲述。

        实际上Floyd-Warshall算法是较为容易理解的算法,因其核心代码只有5行。

        

for (int k = 1; k <= n; k++)

        for (int i = 1; i <= n; i++)

            for (int j = 1; j <= n; j++)

                if (arr[i][j] > arr[i][k] + arr[k][j]&&arr[i][k]<99999999&&arr[k][j]<99999999)

                    arr[i][j] = arr[i][k] + arr[k][j];

        讲述起来很简单,我们先看后四行代码,假设k = 1.

        

for (int i = 1; i <= n; i++)

            for (int j = 1; j <= n; j++)

                if (arr[i][j] > arr[i][1] + arr[1][j]&&arr[i][1]<99999999&&arr[1][j]<99999999)

                    arr[i][j] = arr[i][k] + arr[k][j];

        arr[i][1]+arr[1][j]表示i通过1到j的路程。

        如果从i直接到j的路程比通过1的路程要长的化,更新arr[i][j]的值变短。如果再来一次这段代码,这次k值为2,表示让arr[i][j]与让i通过1,2到j的值进行比较更新arr[i][j],然后继续让k等于3,4,5,,,,,n,这样就能更新全图,可以得到任意两点的最短路径。

        arr[i][1]<99999999&&arr[1][j]<99999999而这也是个判断条件,如果这两点有任意一个路不通,就不执行最后一条语句,这也很容易理解,如果路不通也就不能走了。

温馨提示:

        这段代码并不是专门求单源最短路径,而是可以得出任意两点的最短路径。

        这段代码核心只有5行,理解不了直接背下来也是很容易的,可以在往后的实践中逐渐搞明白。

相关文章:

图论------弗洛伊德(Floyd-Warshall)算法

题目描述&#xff1a; 在每年的校赛里&#xff0c;所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的 T-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候&#xff0c;却是非常累的&#xff01;所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线&#xff0c;你可以帮助…...

C#实现动画效果

在C#中&#xff0c;实现动画效果通常可以使用Windows Forms的Timer类或者使用System.Windows.Media.Animation命名空间下的类&#xff08;如果是WPF应用&#xff09;。以下是一个Windows Forms应用中使用Timer类来创建简单的动画效果的例子。 假设我们有一个窗体&#xff08;F…...

Git 对比 SVN 的区别和优势

引言 版本控制系统&#xff08;VCS&#xff09;是软件开发过程中不可或缺的一部分&#xff0c;它们用于管理代码的变更、协调开发团队的工作。Git 和 SVN&#xff08;Apache Subversion&#xff09;是目前最流行的两个版本控制系统。本文将详细分析 Git 和 SVN 的区别及各自的…...

Qt实现无边框窗口的拖动和缩放

在使用QT创建窗体的时候&#xff0c;为了使窗口美化&#xff0c;通常不使用QT自带的边框。会调用下面函数去除窗体边框。 setWindowFlags(Qt::FramelessWindowHint) 但是有个问题&#xff0c;当去除了QT自带边框后&#xff0c;窗体就变得不能移动了&#xff0c;也不能改变窗口大…...

入门岛2-python实现wordcount并进行云端debug

书生大模型学习 任务&#xff1a; 1.实现一个wordcount函数&#xff0c;统计英文字符串中每个单词出现的次数。返回一个字典&#xff0c;key为单词&#xff0c;value为对应单词出现的次数。 2.Vscode连接InternStudio debug TIPS&#xff1a;记得先去掉标点符号,然后把每个单词…...

c语言-链表1

10 链表 一、链表是什么&#xff1f; -- 数据的一种存储方式 -- 链式存储 &#xff08;1&#xff09;线性存储 -- 地址连续 -- 自动开辟&#xff0c;自动释放 -- 默认是线性存储 &#xff08;2&#xff09;链式存储 -- 地址不连续…...

你好! Git——企业级开发模型

企业级开发模型&#xff08;6&#xff09; 一、删除远程分支&#xff0c;git branch -a &#xff08;查看所有本地分支与远程分支&#xff09;还能看到已经删除的分支&#xff0c;怎么解决&#xff1f;二、企业级开发流程2.1 企业级开发流程2.2 系统开发环境 三、Git分支设计模…...

力扣面试150 查找和最小的 K 对数字 最小堆 去重

Problem: 373. 查找和最小的 K 对数字 &#x1f468;‍&#x1f3eb; 参考题解 class Solution {public List<List<Integer>> kSmallestPairs(int[] nums1, int[] nums2, int k) {// 创建一个大小为 k 的结果列表&#xff0c;用于存储和最小的 k 个数对List<Li…...

Oceanbase 执行计划

test100 CREATE TABLE `test100` ( `GRNT_CTR_NO` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT 担保合同编号, `GRNT_CTR_TYP` varchar(3) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT 担保合同类型, `COLC_GRNT_IND` varchar(1) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL …...

精品丨模型关系介绍

PowerBI中的模型关系相信小伙伴们都不会感觉到陌生&#xff0c;因为一份优秀的报表无法离开数据模型的支撑。 对比其它BI类工具而言&#xff0c;白茶认为其建模功能才是最为突出的功能点。 模型关系类型 PowerBI中我们常用的模型关系一共包含5类&#xff1a; 一对一关系(1:1) …...

CentOS7 配置 nginx 和 php 方案

配置方案 一、安装软件二、编写配置文件&#xff0c;连接PHP三、引用文件四、测试 鉴于网上教程错综复杂&#xff0c;写下一这篇文章 本教程只需要三步即可 一、安装软件 yum install -y nginx php php-fpm二、编写配置文件&#xff0c;连接PHP 一般情况下在安装完 nginx 后…...

Promise.all全面解析:使用方法与实战技巧

Promise是JavaScript中处理异步操作的重要机制&#xff0c;它提供了一种优雅的方式来处理异步回调&#xff0c;避免了传统回调地狱的问题。而Promise.all作为Promise的一个静态方法&#xff0c;更是在处理多个异步操作时发挥着关键作用。本文将全面解析Promise.all的使用方法&a…...

NLP从零开始------9文本进阶处理之文本相似度计算

1.文本相似度计算简介 在自然语言处理中&#xff0c;经常会涉及度量两个文本相似度的问题。在诸如对话系统和信息减速等中&#xff0c;度量句子或短语之间的相似度尤为重要。在新闻学传媒中应用文本相似度可以帮助读者快速检索到想要了解的报道。 文本相似度的定义式如下所示&a…...

Electron 在 MAC 上的 build 签名应用配置

Electron 在 MAC 上的 build 签名应用配置涉及多个步骤,包括准备开发者账号、生成证书和配置文件、配置环境变量以及使用适当的工具进行签名和公证。以下是一个详细的配置流程: 一、准备开发者账号 首先,你需要在 Apple 开发者网站 注册并拥有一个开发者账号。这个账号将用…...

15 交换机命令行配置

交换机命令行配置 一、交换机命令行基本配置 &#xff08;一&#xff09;配置主机名 Switch>enable Switch#configure terminal Switch(config)#hostname S1&#xff08;二&#xff09;查看配置信息 Switch#show running-config Building configuration...Current confi…...

工作流之Flowable与SpringBoot结合

文章目录 1 Flowable1.1 flowable-ui部署运行1.2 绘制流程图1.2.1 绘制1.2.2 绘图细节1.2.3 bpmn文件导入 1.3 后台项目搭建1.3.1 pom.xml1.3.2 数据库表说明 1.4 流程引擎API与服务1.4.1 主要API1.4.2 示例 1 Flowable 1.1 flowable-ui部署运行 flowable-6.6.0 运行 官方dem…...

python实战:数据分析基础知识

当涉及到数据分析和统计建模时&#xff0c;Python 提供了强大的工具和库&#xff0c;如 pandas、numpy、statsmodels 和 matplotlib。本文将以一个实际的案例为例&#xff0c;介绍如何利用这些工具进行回归分析&#xff0c;并通过可视化工具进行结果展示和解释。 1. 背景介绍 …...

Grafana深入讲解

Grafana 深入讲解 目录 概述Grafana 基本概念 2.1 Grafana 简介2.2 Grafana 功能特性2.3 Grafana 架构 Grafana 安装与配置 3.1 安装 Grafana3.2 配置 Grafana3.3 验证 Grafana 安装 Grafana 数据源 4.1 支持的数据源类型4.2 添加数据源4.3 配置 Prometheus 数据源 Grafana 仪…...

002 git

下载 使用git clone命令下载特定分支 打开终端或命令行界面。 使用cd命令切换到你想存放仓库副本的本地目录。 使用以下命令克隆仓库的develop分支到本地&#xff08;注意替换<仓库URL>为实际的仓库URL&#xff09;&#xff1a; git clone -b develop --single-branch…...

MySQL --- 用户管理

一、用户信息 MySQL中的用户信息&#xff0c;都存储在系统数据库mysql的表user中 user表的结构如下 这里主要介绍以下几个字段 host &#xff1a; 表示这个用户可以从哪个主机登陆&#xff0c;如果是 localhost &#xff0c;表示只能从本机登陆 user&#xff1a; 用户名 a…...

51c自动驾驶~合集58

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留&#xff0c;CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制&#xff08;CCA-Attention&#xff09;&#xff0c;…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

ios苹果系统,js 滑动屏幕、锚定无效

现象&#xff1a;window.addEventListener监听touch无效&#xff0c;划不动屏幕&#xff0c;但是代码逻辑都有执行到。 scrollIntoView也无效。 原因&#xff1a;这是因为 iOS 的触摸事件处理机制和 touch-action: none 的设置有关。ios有太多得交互动作&#xff0c;从而会影响…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...

rknn toolkit2搭建和推理

安装Miniconda Miniconda - Anaconda Miniconda 选择一个 新的 版本 &#xff0c;不用和RKNN的python版本保持一致 使用 ./xxx.sh进行安装 下面配置一下载源 # 清华大学源&#xff08;最常用&#xff09; conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?

Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...

STM32标准库-ADC数模转换器

文章目录 一、ADC1.1简介1. 2逐次逼近型ADC1.3ADC框图1.4ADC基本结构1.4.1 信号 “上车点”&#xff1a;输入模块&#xff08;GPIO、温度、V_REFINT&#xff09;1.4.2 信号 “调度站”&#xff1a;多路开关1.4.3 信号 “加工厂”&#xff1a;ADC 转换器&#xff08;规则组 注入…...