AcWing算法提高课-3.1.1热浪

news2024/11/23 2:02:07

宣传一下算法提高课整理 <—

CSDN个人主页:更好的阅读体验 <—

csdn

题目传送门点这里

题目描述

德克萨斯纯朴的民众们这个夏天正在遭受巨大的热浪!!!

他们的德克萨斯长角牛吃起来不错,可是它们并不是很擅长生产富含奶油的乳制品。

农夫John此时身先士卒地承担起向德克萨斯运送大量的营养冰凉的牛奶的重任,以减轻德克萨斯人忍受酷暑的痛苦。

John已经研究过可以把牛奶从威斯康星运送到德克萨斯州的路线。

这些路线包括起始点和终点一共有 T 个城镇,为了方便标号为 1 到 T。

除了起点和终点外的每个城镇都由 双向道路 连向至少两个其它的城镇。

每条道路有一个通过费用(包括油费,过路费等等)。

给定一个地图,包含 C 条直接连接 2 个城镇的道路。

每条道路由道路的起点 Rs,终点 Re 和花费 Ci 组成。

求从起始的城镇 Ts 到终点的城镇 Te 最小的总费用。

输入格式

第一行: 4 4 4 个由空格隔开的整数: T , C , T s , T e T,C,T_s,T_e T,C,Ts,Te;

2 2 2 到第 C + 1 C+1 C+1 行: 第 i + 1 i+1 i+1 行描述第 i i i 条道路,包含 3 3 3 个由空格隔开的整数: R s , R e , C i R_s,R_e,C_i Rs,Re,Ci

输出格式

一个单独的整数表示从 T s T_s Ts T e T_e Te 的最小总费用。

数据保证至少存在一条道路。

数据范围

1 ≤ T ≤ 2500 , 1≤T≤2500, 1T2500,
1 ≤ C ≤ 6200 , 1≤C≤6200, 1C6200,
1 ≤ T s , T e , R s , R e ≤ T , 1≤T_s,T_e,R_s,R_e≤T, 1Ts,Te,Rs,ReT,
1 ≤ C i ≤ 1000 1≤C_i≤1000 1Ci1000

样例输入

7 11 5 4
2 4 2
1 4 3
7 2 2
3 4 3
5 7 5
7 3 3
6 1 1
6 3 4
2 4 3
5 6 3
7 2 1

样例输出

7

思路

我们先抽象出图:
题目的大致意思是,给定一个无向图并给定起点和终点,求其最短路径。

这就基本上是一道模板题了,作者在这里是用朴素Dijkstra算法写的。当然,有些同学为了节省时间,可能会用SPFA。但,这是个正权图,如果出题人非常敬业 (邪恶) 的话,就会把SPFA卡掉。

所以在OI赛制下,正权图的最短路尽量还是用Dijkstra,除非时间限制真的不够用。

因为本题的点数和边数都不是很大,所以原则上,无论用邻接表或者邻接矩阵都是可以存下的。

算法时间复杂度

假定这里n表示点数,m表示边数,则:

朴素Dijkstra算法的时间复杂度是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
SPFA算法的时间复杂度一般是 O ( m ) O(m) O(m),最坏情况下是 O ( n m ) O(nm) O(nm)
堆优化Dijkstra的时间复杂度是 O ( m log ⁡ n ) O(m \log n) O(mlogn)

AC Code

C + + C++ C++

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 2520;

int n, m, st, ed;
int g[N][N]; // 邻接矩阵存图
int dist[N]; // 存最短距离
bool f[N]; // 找过的点的集合

int dijkstra(int st, int ed) // Dijkstra算法
{
	memset(dist, 0x3f, sizeof(dist)); // 初始化dist数组
	dist[st] = 0; // 起点距离设置为0
	
	for (int i = 1; i <= n; i ++ )
	{
		int t = -1;
		for (int j = 1; j <= n; j ++ )
			if (!f[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t]))
				t = j; // 找到当前与源点距离最短的那个点
		
		f[t] = 1; // 将该点标记上,表示这个点已经找过了
		
		for (int j = 1; j <= n; j ++ )
			dist[j] = min(dist[j], dist[t] + g[t][j]); // 用这个点更新源点与其他点的最短距离
	}
	
	return dist[ed]; // 返回st->ed的最短距离
}

int main()
{
	memset(g, 0x3f, sizeof(g)); // 初始化邻接矩阵
	int a, b, c;
	scanf("%d%d", &n, &m);
	scanf("%d%d", &st, &ed);
	
	while (m -- )
	{
		scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
		g[a][b] = min(g[a][b], c);
		g[b][a] = min(g[b][a], c); // 因为可能有重边,所以需要取最小值
	}
	
	int res = dijkstra(st, ed);
	printf("%d\n", res); // 数据保证有解,故不需要判断
	
	return 0;
}

a

最后,如果觉得对您有帮助的话,点个赞再走吧!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/378360.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【博学谷学习记录】超强总结,用心分享丨人工智能 特征工程 特征变换 分箱学习总结

目录概念分箱的作用等频分箱等距分箱*卡方分箱公式例子概念 特征构造的过程中&#xff0c;对特征做分箱处理时必不可少的过程分箱就是将连续变量离散化&#xff0c;合并成较少的状态 分箱的作用 离散特征的增加和减少都很容易&#xff0c;易于模型的快速迭代&#xff1b;稀疏…

IB选课避坑指南,选课不踩雷

众所周知&#xff0c;IBDP课程颇具挑战性&#xff0c;对于学习者的英语写作、意志力、自律性要求都比较严格。 如果你高中阶段想学习IBDP课程&#xff0c;那么在学习之前一定要搞清楚怎么选课再做决定&#xff01;年轻的IB人&#xff0c;你们准备好了吗&#xff1f; 很多同学在…

Java程序设计-JSP程序设计-SSM校园二手交易系统

摘 要 网络的广泛应用给生活带来了十分的便利。所以把二手物品交易管理与现在网络相结合&#xff0c;利用java技术建设二手物品交易系统&#xff0c;实现二手物品交易的信息化。则对于进一步提高二手物品交易管理发展&#xff0c;丰富二手物品交易管理经验能起到不少的促进作用…

明星的孩子也在做的感统训练,真的有用吗?

林志颖曾经在社交网站晒过带他儿子“模拟过山车”的视频。孩子大脑前庭受到适当的刺激&#xff0c;可以有效地锻炼前庭平衡感。 除此之外&#xff0c;还能看见地上的感统教具&#xff1a;过河石、平衡桥&#xff0c;看来明星老爸在陪孩子做感统游戏的日常一点也不含糊。 其实在…

Flutter Scrollable 中ViewPort滚动原理

关于Flutter Sliver组件内容可以参考下面这位博主博客&#xff0c;写的已经非常好了&#xff0c;这里就不再赘述。 38、Flutter之 可滚动组件简介_flutter 可滑动_风雨「83」的博客-CSDN博客 通过阅读上面的博客&#xff0c;我们已经知道了Scrollable和Viewport基础概念&#…

【手把手一起学习】(七) Altium Designer 20常用PCB设计规则

1 常用PCB设计规则 PCB规则设计是PCB设计中至关重要的环节&#xff0c;它约束了电气要求、布线方式、器件摆放位置等&#xff0c;为后续的手动布局、布线提供依据。完善的PCB规则设计&#xff0c;可以减少设计中的错误&#xff0c;提高PCB设计效率。 1.1 PCB设计规则管理器 …

Aspect-Based Sentiment Analysis Model with Bi-Guide Attention Network 论文阅读笔记

一、作者 Xie Jun, Wang Yuzhu, Chen Bo, Zhang Zehua, and Liu Qin College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Jinzhong, Shanxi 二、背景 在应用于方面情感分析的深度神经网络中&#xff0c;序列型神经网络能捕获句子的上下文语义信息&am…

血脂高的全身表现,这几种吃法改善

血脂变化总是不知不觉的&#xff0c;很多人没有明显的不适&#xff0c;但是血脂已经慢慢升高&#xff0c;随之而来的就是各种心血管疾病。好在血脂高还有一些外在表现&#xff0c;出现这些变化&#xff0c;多加注意。经常头晕头痛、睡不好、健忘、手脚发麻、午后犯困、夜晚清醒…

TencentOS 3.1安装MySQL 8.0.32

到官网下载安装包&#xff1a;https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 使用如下命令解包。 tar xf mysql-8.0.32-1.el8.x86_64.rpm-bundle.tar 使用rpm -qa |grep mysql 和rpm -qa |grep mariadb检查是否安装过mysql 如果有&#xff0c;使用下命令移除&#xff1a; rpm -e …

6 集成学习及Python实现

1 主要思想 集成学习: 三个臭裨将, 顶个诸葛亮 Bagging: 数据随机重抽样, 并行构建分类器, 投票&#xff1b;Boosting: 关注被错分的样本, 串行构建分类器, 加权投票。 2 理论 AdaBoost (Adaptive Boosting)示意图1 错误率: εEN\varepsilon \frac{E}{N}εNE​ 其中NNN为…

【halcon】dev_set_part / set_part

前言&#xff1a; dev_set_part / set_part 其实功能是一样的。下面就set_part 进行讲解。 背景 我在写程序的时候需要一个诉求&#xff0c;我找了很多瑕疵&#xff0c;每个瑕疵都有一个位置&#xff0c;这些位置在一个数据的列表&#xff0c;我希望在列表点到瑕疵位置的时…

mysql数据库常用字符串函数

文章目录一、字符串函数详解二、文档下载地址一、字符串函数详解 1、ascii(str) 返回值为字符串str 的最左字符的数值,即取得最左字符的ascii码。假如str为空字符串&#xff0c;则返回值为 0 。假如str 为null&#xff0c;则返回值为 null。 2、bin(n) 返回值为n的二进制值的…

了解Maven的作用

专门用于管理和构建Java的工具&#xff0c;主要功能有如下: 1.提供一套标准化的项目结构 在不同的Java ide上面创建项目结构&#xff0c;比如说IDEA和eclipse这些ide上创建Java项目都有所不同 但是使用Maven创建项目可以使得项目结构标准化&#xff0c;如下图所示就是使用IDE…

LeetCode 700. 二叉搜索树中的搜索

LeetCode 700. 二叉搜索树中的搜索 难度&#xff1a;easy\color{Green}{easy}easy 难度&#xff1a;middle\color{orange}{middle}middle 难度&#xff1a;hard\color{red}{hard}hard 题目描述 给定二叉搜索树&#xff08;BST&#xff09;的根节点 rootrootroot 和一个整数值…

Go defer用法

defer概览 defer是go语言里的一个关键字,在 函数内部使用;defer关键字后面跟一个 函数或匿名函数; defer用法 执行一些资源的收尾工作,如 关闭数据库连接,关闭文件描述符,释放资源等等;结合recover()函数使用,防止函数内部的异常导致整个程序停止;defer在遇到panic后,仍然会…

Javascript的API基本内容(六)

一、正则表达式 1.定义规则 const reg /表达式/ 其中/ /是正则表达式字面量正则表达式也是对象 2.使用正则 test()方法 用来查看正则表达式与指定的字符串是否匹配如果正则表达式与指定的字符串匹配 &#xff0c;返回true&#xff0c;否则false 3.元字符 比如&#xff0…

论文阅读:Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Internal Feature Fusion

中文标题&#xff1a;基于内部特征融合的自监督单目深度估计 创新点 参照HR-Net在网络上下采样的过程中充分利用语义信息。设计了一个注意力模块处理跳接。提出了一个扩展的评估策略&#xff0c;其中方法可以使用基准数据中的困难的情况进行进一步测试&#xff0c;以一种自我…

【 PMU】信号生成、采样、分割、估计器应用和误差计算(Matlab代码实现)

&#x1f468;‍&#x1f393;个人主页&#xff1a;研学社的博客&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密…

Active Directory管理帮助台

随着组织规模扩大&#xff0c;需要大幅增加Active Directory帮助台指派。随着组织开始在新地点开设办事处&#xff0c;管理员管理所有地点的用户变得极为繁琐。在这样的情况下&#xff0c;帮助台指派需要横跨不同的域以方便多域管理。尝试使用本机AD工具或PowerShell执行帮助台…

HyperLPR3-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用

简介HyperLPR在2023年初已经更新到了v3的版本&#xff0c;该版本与先前的版本一样都是用于识别中文车牌的开源图像算法项目&#xff0c;最新的版本的源码可从github中提取&#xff1a;https://github.com/szad670401/HyperLPR快速安装使用Python平台可以直接使用pip进行安装&am…