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…...

渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止

<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet&#xff1a; https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

2025盘古石杯决赛【手机取证】

前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来&#xff0c;实在找不到&#xff0c;希望有大佬教一下我。 还有就会议时间&#xff0c;我感觉不是图片时间&#xff0c;因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...

C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践

C# SqlSugar&#xff1a;依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中&#xff0c;数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护&#xff0c;许多开发者会选择成熟的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;框架&#xff0c;SqlSugar 就是其中备受…...

什么?连接服务器也能可视化显示界面?:基于X11 Forwarding + CentOS + MobaXterm实战指南

文章目录 什么是X11?环境准备实战步骤1️⃣ 服务器端配置(CentOS)2️⃣ 客户端配置(MobaXterm)3️⃣ 验证X11 Forwarding4️⃣ 运行自定义GUI程序(Python示例)5️⃣ 成功效果![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/55aefaea8a9f477e86d065227851fe3d.pn…...

代理篇12|深入理解 Vite中的Proxy接口代理配置

在前端开发中,常常会遇到 跨域请求接口 的情况。为了解决这个问题,Vite 和 Webpack 都提供了 proxy 代理功能,用于将本地开发请求转发到后端服务器。 什么是代理(proxy)? 代理是在开发过程中,前端项目通过开发服务器,将指定的请求“转发”到真实的后端服务器,从而绕…...

VM虚拟机网络配置(ubuntu24桥接模式):配置静态IP

编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式&#xff0c;然后找到相应的网卡&#xff08;可以查看自己本机的网络连接&#xff09; windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置&#xff0c;选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置&#xff1a; 我用的ubuntu24桌…...

打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用

一、方案背景​ 在现代生产与生活场景中&#xff0c;如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等&#xff0c;人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式&#xff0c;存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题&#xff0c;难以满足对人员打手机行为精…...

FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用

一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】&#xff0c;注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录&#xff08;即exe所在文件夹&#xff09;加入系统变量…...

什么是VR全景技术

VR全景技术&#xff0c;全称为虚拟现实全景技术&#xff0c;是通过计算机图像模拟生成三维空间中的虚拟世界&#xff0c;使用户能够在该虚拟世界中进行全方位、无死角的观察和交互的技术。VR全景技术模拟人在真实空间中的视觉体验&#xff0c;结合图文、3D、音视频等多媒体元素…...