题意:

     给你一个有向图,然后求从起点到终点的最短,但是还有一个限制,就是总花费不能超过k,也就是说每条边上有两个权值,一个是长度,一个是花费,求满足花费的最短长度。

思路:

      一开始写了一个mark[i][j]第i个点花费j状态的spfa,TLE了,然后又优化了下,就是先反向搜索一遍简单最短路(以花费为权值)然后用这个结果在mark[][]二维的最短路里面剪枝用,结果还是超时了,然后又尝试了下优先队列,结果900+ac险过,我把自己的第一个优化去掉,结果跑了800+,哎!对于在spfa上使用优先队列,这个我感觉还是不是很靠谱啊,如果不考虑优先队列的时间复杂度跑spfa确实是个优化,因为毕竟有点贪心的意思(具体能优化多少,要看数据,总之不会像记忆化搜索那样级别的优化就是了),可是优先队列的操作时间是log级别的,在他们两个之间去衡量,还是要看具体数据啊。

这是个有反向搜索预处理优化的ac代码,把反向预处理去掉之后会更快一点(哎!)

#include<queue>

#include<stdio.h>

#include<string.h>

#define N_node 100 + 5

#define N_edge 10000 + 10

#define INF 100000000

using namespace std;

typedef struct

{

    int to ,next ,cost ,time;

}STAR;

typedef struct

{

    int to ,next ,cost;

}STAR2;

typedef struct NODE

{

    int id ,cost ,time;

    friend bool operator < (NODE a ,NODE b)

    {

        return a.cost > b.cost || a.cost == b.cost && a.time > b.time;

    }

}NODE;

int list[N_node] ,tot;

int list2[N_node] ,tot2;

int mark[N_node][10000+5];

int  s_x[N_node][10000+5];

int s_x2[N_node];

STAR E[N_edge];

STAR2 E2[N_edge];

NODE xin ,tou;

void add(int a ,int b ,int c ,int d)

{

    E[++tot].to = b;

    E[tot].cost = c;

    E[tot].time = d;

    E[tot].next = list[a];

    list[a] = tot;

}

void add2(int a ,int b ,int c)

{

    E2[++tot2].to = b;

    E2[tot2].cost = c;

    E2[tot2].next = list2[a];

    list2[a] = tot2;

}

void Spfa(int s ,int n ,int maxtime)

{

    for(int i = 0 ;i <= n ;i ++)

    for(int j = 0 ;j <= maxtime ;j ++)

    s_x[i][j] = INF ,mark[i][j] = 0;

    priority_queue<NODE>q;

    xin.id = 1 ,xin.cost = xin.time = 0;

    q.push(xin);

    s_x[xin.id][xin.time] = 0;

    mark[xin.id][xin.time] = 1;

    while(!q.empty())

    {

        tou = q.top();

        q.pop();

        mark[tou.id][tou.time] = 0;

        for(int k = list[tou.id] ;k ;k = E[k].next)

        {

            xin.id = E[k].to;

            xin.cost = tou.cost + E[k].cost;

            xin.time = tou.time + E[k].time;

            if(xin.time + s_x2[xin.id]> maxtime) continue;

            if(s_x[xin.id][xin.time] > s_x[tou.id][tou.time] + E[k].cost)

            {

                s_x[xin.id][xin.time] = s_x[tou.id][tou.time] + E[k].cost;

                if(!mark[xin.id][xin.time])

                {

                    mark[xin.id][xin.time] = 1;

                    q.push(xin);

                }

            }

        }

    }

}

void Spfa2(int s ,int n)

{

    int mk[N_node] = {0};

    for(int i = 0 ;i <= n ;i ++)

    s_x2[i] = INF;

    queue<int>q;

    q.push(s);

    mk[s] = 1;

    s_x2[s] = 0;

    while(!q.empty())

    {

        int xin ,tou;

        tou = q.front();

        q.pop();

        mk[tou] = 0;

        for(int k = list2[tou] ;k ;k = E2[k].next)

        {

            xin = E2[k].to;

            if(s_x2[xin] > s_x2[tou] + E2[k].cost)

            {

                s_x2[xin] = s_x2[tou] + E2[k].cost;

                if(!mk[xin])

                {

                    mk[xin] = 1;

                    q.push(xin);

                }

            }

        }

    }

}

int main ()

{

    int n ,m ,maxtime ,i;

    int a ,b ,c ,d;

    while(~scanf("%d" ,&maxtime))

    {

        scanf("%d %d" ,&n ,&m);

        memset(list ,0 ,sizeof(list));

        memset(list2 ,0 ,sizeof(list2));

        tot = 1 ,tot2 = 1;

        for(i = 1 ;i <= m ;i ++)

        {

            scanf("%d %d %d %d" ,&a ,&b ,&c ,&d);

            add(a ,b ,c ,d);

            add2(b ,a ,d);

        }

        Spfa2(n ,n);

        Spfa(1 ,n ,maxtime);

        int ans = INF;

        for(i = 1 ;i <= maxtime ;i ++)

        if(ans > s_x[n][i]) ans = s_x[n][i];

        if(ans == INF) ans = -1;

        printf("%d\n" ,ans);

    }

    return 0;

}

POJ1722二维spfa+优先队列优化的更多相关文章

  1. Firemonkey 原生二维码扫描优化

    之前用了ZXing的Delphi版本,运行自带的例子,速度非常慢,与安卓版本的相比查了很多,因此打算使用集成jar的方法,但是总觉得美中不足. 经过一番研究,基本上解决了问题. 主要有两方面的优化: ...

  2. (转载)Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例

    Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例 作者:听着music睡 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2016-11-21我要评论 这篇文章主要介绍了Android项目 ...

  3. 01二维背包+bitset优化——hdu5890

    口胡一种别的解法: 三重退背包,g1[j]k]表示不选x的选了j件物品,体积为k的方案数,g[0][0] = 1 , g1[j][k]=dp[j][k]-g1[j-1][k-a[x]] 然后按这样再退 ...

  4. 洛谷 P5471 - [NOI2019] 弹跳(二维线段树优化建图+堆优化存边)

    题面传送门 一道非常有意思的题(大概可以这么形容?) 首先看到这类一个点想一个区域内连边的题目可以很自然地想到线段树优化建图,只不过这道题是二维的,因此需要使用二维线段树优化建图,具体来说,我们外层开 ...

  5. POJ 1724 ROADS(二维SPFA)

    题目链接 用STL实现超时了,用普通队列500+,看到spfa,反应太迟钝了. #include <cstring> #include <cstdio> #include &l ...

  6. SDUT 最短路径(二维SPFA)

    http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2622 #include<stdio.h& ...

  7. POJ 2686 Traveling by Stagecoach(状压二维SPFA)

    Traveling by Stagecoach Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3407   Accepted ...

  8. BZOJ3577:玩手机(最大流,二维ST表)

    Description 现在有一堆手机放在坐标网格里面(坐标从1开始),坐标(i,j)的格子有s_(i,j)个手机. 玩手机当然需要有信号,不过这里的手机与基站与我们不太一样.基站分为两种:发送站和接 ...

  9. Android利用zxing生成二维码

    感谢大佬:https://blog.csdn.net/mountain_hua/article/details/80646089 **gayhub上的zxing可用于生成二维码,识别二维码 gayhu ...

随机推荐

  1. Windows下常用测试命令

      (1)ping 127.0.0.1 (测试本地网卡,127.0.0.1是本地循环地址,如果本地址无法Ping通,则表明本地机TCP/IP协议不能正常工作) (2)ping 127.0.0.1  - ...

  2. TensorFlow学习(2)

    TensorFlow学习(2) 一.jupyter notebook的安装和使用 1. 什么是jupyter notebook jupyter notebook(http://jupyter.org/ ...

  3. gtk中构件添加背景图

    在gtk中我们总想要去给构件添加背景图,具体函数代码如下 void chang_background(GtkWidget *widget, int w, int h, const gcha r *pa ...

  4. P1177【模板】快速排序(JAVA语言)

    import java.util.Scanner; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util ...

  5. Spring源码之ApplicationContext

    ​ 本文是针对Srping的ClassPathXMLApplicationContext来进行源码解析,在本篇博客中将不会讲述spring Xml解析注册代码,因为ApplicationContext ...

  6. 走进docker-swarm 带大家快速掌握docker自带编排工具

    什么是Docker Swarm? 对比Docker 前面我们介绍过Docker可以理解成是一个我们的服务的独立运行的容器,那么在实际工作中,我们的系统可能是一个微服务应用,系统中根据业务拆分成多个模块 ...

  7. Istio 故障注入之延时(fixedDelay)

    Istio 故障注入 Istio 故障注入与其他在网络层引入错误(例如延迟数据包或者直接杀死 Pod)的机制不同,Istio 允许在应用程序层注入故障.这使得可以注入更多相关的故障,比如 HTTP 错 ...

  8. 记一次metasploitable2内网渗透之21,22,23,25端口爆破

    Hydra是一款非常强大的暴力破解工具,它是由著名的黑客组织THC开发的一款开源暴力破解工具.Hydra是一个验证性质的工具,主要目的是:展示安全研究人员从远程获取一个系统认证权限. 目前该工具支持以 ...

  9. kestrel Server的源码分析

    今天这一篇博客讲的是.net core 自带的kestrel server,当你开发微服务k8s部署在linux环境下,一般默认开启这个高性能服务,如果大家之前看过我的owin katana的博客,会 ...

  10. 分库分表之后,id主键如何处理?

    (1)数据库自增id 这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id.拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案 ...