当前位置: 首页 > news >正文

【算法】图论 —— Floyd算法 python



洛谷 B3647 【模板】Floyd

题目描述

给出一张由 n n n 个点 m m m 条边组成的无向图。

求出所有点对 ( i , j ) (i,j) (i,j) 之间的最短路径。

输入格式

第一行为两个整数 n , m n,m n,m,分别代表点的个数和边的条数。

接下来 m m m 行,每行三个整数 u , v , w u,v,w u,v,w,代表 u , v u,v u,v 之间存在一条边权为 w w w 的边。

输出格式

输出 n n n 行每行 n n n 个整数。

i i i 行的第 j j j 个整数代表从 i i i j j j 的最短路径。

输入输出样例 #1

输入 #1

4 4
1 2 1
2 3 1
3 4 1
4 1 1

输出 #1

0 1 2 1
1 0 1 2
2 1 0 1
1 2 1 0

说明/提示

对于 100 % 100\% 100% 的数据, n ≤ 100 n \le 100 n100 m ≤ 4500 m \le 4500 m4500,任意一条边的权值 w w w 是正整数且 1 ⩽ w ⩽ 1000 1 \leqslant w \leqslant 1000 1w1000

数据中可能存在重边。


AC_code

n, m = map(int, input().split())  
dp = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]  
for i in range(1, n + 1):  dp[i][i] = 0  
for _ in range(m):  u, v, w = map(int, input().split())  dp[u][v] = dp[v][u] = min(dp[u][v], w)  
for k in range(1, n + 1):  for i in range(1, n + 1):  for j in range(1, n + 1):  dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j])  
for row in dp[1:]:  print(" ".join(map(str, row[1:])))


实战演练


城市间的交易

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

AC_code

n, m = map(int, input().split())  
dp = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]  
res = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]  
for i in range(1, n + 1):  dp[i][i] = 0  
a, p, s = [0] * (n + 1), [0] * (n + 1), [0] * (n + 1)  
for i in range(1, n + 1):  a[i], p[i], s[i] = map(int, input().split())  
for _ in range(m):  u, v, w = map(int, input().split())  dp[u][v] = dp[v][u] = min(dp[u][v], w)  
for k in range(1, n + 1):  for i in range(1, n + 1):  for j in range(1, n + 1):  dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j])  
# res[i][j]表示一个城市i的物品运输到城市j的最大利润  
for i in range(1, n + 1):  for j in range(1, n + 1):  res[i][j] = s[j] - dp[i][j] - p[i]  
ans = 0  
for i in range(1, n + 1):  cur = 0  for j in range(1, n + 1):  cur = max(cur, a[i] * res[i][j])  ans += cur  
print(ans)


END
如果有更多问题或需要进一步的帮助,可以在评论区留言讨论哦!
如果喜欢的话,请给博主点个关注 谢谢

相关文章:

【算法】图论 —— Floyd算法 python

洛谷 B3647 【模板】Floyd 题目描述 给出一张由 n n n 个点 m m m 条边组成的无向图。 求出所有点对 ( i , j ) (i,j) (i,j) 之间的最短路径。 输入格式 第一行为两个整数 n , m n,m n,m,分别代表点的个数和边的条数。 接下来 m m m 行,每行三…...

YOLOv5 + SE注意力机制:提升目标检测性能的实践

一、引言 目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而,随着应用场景的复杂化,传统的卷积神经网络在处…...

基于fast-whisper模型的语音识别工具的设计与实现

目录 摘 要 第1章 绪 论 1.1 论文研究主要内容 1.1.1模型类型选择 1.1.2开发语言的选择 1.2 国内外现状 第2章 关键技术介绍 2.1 关键性开发技术的介绍 2.1.1 Faster-Whisper数据模型 2.1.2 Django 第3章 系统分析 3.1 构架概述 3.1.1 功能构架 3.1.2 模块需求描述 3.2 系统开…...

python中单例模式应用

数据库连接池单例模式 1. 为什么使用单例模式 创建数据库连接是一个昂贵的过程(涉及网络通信、认证等)。单例模式的连接池可以在程序启动时初始化一组连接,并在整个生命周期中重用这些连接,而不是每次请求都新建连接。同时还可…...

鸿蒙HarmonyOS 开发简介

鸿蒙开发入门教程 一、技术简介 鸿蒙操作系统(HarmonyOS)是面向万物互联时代的全场景分布式操作系统,具备分布式软总线、分布式数据管理、分布式任务调度等核心能力,能让设备间实现无缝连接与协同,为用户提供统一、流…...

2. 在后端代码中加入日志记录模块

1. 说明 日志模块基本上是每一个软件系统开发中必不可少的,主要用于持久记录一些代码运行中的输出信息,辅助编码人员进行代码调试,以及后期软件上线运行报错分析。在Python中加入日志模块比较简单,只需要借助logging和RotatingFi…...

Linux软硬链接

目录 什么是软链接?软链接的特点软链接的原理什么是硬链接硬链接的特点硬链接的原理 什么是软链接? 在Linux操作系统中,文件系统的核心概念之一是链接,包括软链接(符号链接)和硬链接。这些链接提供了访问文…...

Kali换源

【刚忘了】 下面这个 里面的一删放就好了 deb http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free contribdeb-src http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free contrib...

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用(107)

💖亲爱的朋友们,热烈欢迎来到 青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也…...

SYN Flood的攻击原理及防御

SYN Flood的攻击原理 TCP 协议是一个可靠的、面向连接的流协议,由于 TCP 协议是建立在 IP 协议这种面向无连接的协议,所以 TCP 协议必须自己来维护连接的状态 TCP的三次握手过程 建立连接三次握手过程如下: 客户端需要发送一个 SYN包 给服…...

Javaweb数据库多表查询 内连接 外连接 子查询

内连接 外连接 左外连接,左边是全部表 表名,即使没有匹配右边的数据,也要查询出来 子查询 案例 1.没有说所有的部门,所有的员工,用内连接(隐式内连接)...

绕过 RAG 实时检索瓶颈,缓存增强生成(CAG)如何助力性能突破?

编者按: 你是否曾经遇到过这样的困扰:在开发基于 RAG 的应用时,实时检索的延迟让用户体验大打折扣?或者在处理复杂查询时,检索结果的不准确导致回答质量不尽如人意? 在当前大语言模型应用大规模落地的背景下…...

Nginx系列09(Nginx 与其他服务集成、实战项目)

目录 Nginx 与其他服务集成 实战项目 Nginx 与其他服务集成 Nginx 与 Tomcat 集成 概念:将 Nginx 作为前端代理服务器,Tomcat 作为后端应用服务器。Nginx 负责处理静态资源请求、负载均衡以及将动态请求转发给 Tomcat,Tomcat 则专注于运行…...

nvidia驱动更新,centos下安装openwebui+ollama(非docker)

查看centos内核版本 uname -a cat /etc/redhat-release下载对应的程序(这个是linux64位版本通用的) https://cn.download.nvidia.cn/tesla/550.144.03/NVIDIA-Linux-x86_64-550.144.03.run cudnn想办法自己下一下,我这里是12.x和11.x通用的…...

手机端抓包大麦网抢票协议:实现自动抢票与支付

🚀 手机端抓包大麦网抢票协议:实现自动抢票与支付 🚀 🔥 你是否还在为抢不到热门演出票而烦恼?本文将教你如何通过抓包技术获取大麦网抢票协议,并编写脚本实现自动化抢票与支付!🔥 …...

Vue3实现文件上传、下载及预览全流程详解(含完整接口调用)

文章目录 一、环境准备1.1 创建Vue3项目1.2 安装依赖1.3 配置Element Plus 二、文件上传实现2.1 基础上传组件2.2 自定义上传逻辑(Axios实现) 三、文件下载实现3.1 直接下载(已知文件URL)3.2 后端接口下载(二进制流&am…...

普通人高效使用DeepSeek指南?

李升伟 整理 DeepSeek(深度求索)作为一款智能搜索引擎或AI工具,普通人可以通过以下方式高效利用它,提升学习、工作和生活效率: --- ### **一、基础功能:精准搜索** 1. **明确需求提问** 用自然语言…...

基于JAVA+Spring+mysql_快递管理系统源码+设计文档

文末获取源码数据库文档 感兴趣的可以先收藏,有毕设问题,项目以及论文撰写等问题都可以和博主沟通,尽最大努力帮助更多的人! 摘 要 随着物流行业信息化的深入使得物流过程中货物的状态和变化透明化,现代信息化的接入使…...

《从0到1:用Python在鸿蒙系统开发安防图像分类AI功能》

在人工智能与移动应用深度融合的当下,类目标签AI功能成为众多行业提升效率和用户体验的关键技术。本文聚焦于HarmonyOS NEXT API 12及以上版本,以图像分类在智能家居安防领域的应用为例,为开发者详细阐述如何利用Python开发类目标签AI功能,助力鸿蒙技术在该领域的创新应用。…...

第十四届蓝桥杯大赛软件赛国赛C/C++大学C组

A 【跑步计划——日期问题】-CSDN博客 B 【残缺的数字】-CSDN博客 C 题目 代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std;void change(int &x) {int sum 0, t x;while(t){sum t % 10;t / 10;}x - sum; } int main() {int n;cin >> n;int ans 0;…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

【git】把本地更改提交远程新分支feature_g

创建并切换新分支 git checkout -b feature_g 添加并提交更改 git add . git commit -m “实现图片上传功能” 推送到远程 git push -u origin feature_g...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法

热释电的测量主要涉及热释电系数的测定&#xff0c;这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中&#xff0c;积分电荷法最为常用&#xff0c;其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷&#xff0c;从而确定热释电系数…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)

前言&#xff1a; 最近在做行为检测相关的模型&#xff0c;用的是时空图卷积网络&#xff08;STGCN&#xff09;&#xff0c;但原有kinetic-400数据集数据质量较低&#xff0c;需要进行细粒度的标注&#xff0c;同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块&#xff0c…...

纯 Java 项目(非 SpringBoot)集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join

纯 Java 项目&#xff08;非 SpringBoot&#xff09;集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join 1、依赖1.1、依赖版本1.2、pom.xml 2、代码2.1、SqlSession 构造器2.2、MybatisPlus代码生成器2.3、获取 config.yml 配置2.3.1、config.yml2.3.2、项目配置类 2.4、ftl 模板2.4.1、…...

NPOI Excel用OLE对象的形式插入文件附件以及插入图片

static void Main(string[] args) {XlsWithObjData();Console.WriteLine("输出完成"); }static void XlsWithObjData() {// 创建工作簿和单元格,只有HSSFWorkbook,XSSFWorkbook不可以HSSFWorkbook workbook new HSSFWorkbook();HSSFSheet sheet (HSSFSheet)workboo…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

SpringAI实战:ChatModel智能对话全解

一、引言&#xff1a;Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 &#x1f680; 在 Java 生态中集成大模型能力&#xff0c;Spring AI 提供了高效的解决方案 &#x1f916;。其中 Chat Model 作为核心交互组件&#xff0c;通过标准化接口简化了与大语言模型&#xff08;LLM&#xff0…...