MPI Maelstrom
Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 5538   Accepted: 3451

Description

BIT has recently taken delivery of their new supercomputer, a 32 processor Apollo Odyssey distributed shared memory machine with a hierarchical communication subsystem. Valentine McKee's research advisor, Jack Swigert, has asked her to benchmark the new system. 

``Since the Apollo is a distributed shared memory machine, memory access and communication times are not uniform,'' Valentine told Swigert. ``Communication is fast between processors that share the same memory subsystem, but it is slower between processors
that are not on the same subsystem. Communication between the Apollo and machines in our lab is slower yet.'' 



``How is Apollo's port of the Message Passing Interface (MPI) working out?'' Swigert asked. 



``Not so well,'' Valentine replied. ``To do a broadcast of a message from one processor to all the other n-1 processors, they just do a sequence of n-1 sends. That really serializes things and kills the performance.'' 



``Is there anything you can do to fix that?'' 



``Yes,'' smiled Valentine. ``There is. Once the first processor has sent the message to another, those two can then send messages to two other hosts at the same time. Then there will be four hosts that can send, and so on.'' 



``Ah, so you can do the broadcast as a binary tree!'' 



``Not really a binary tree -- there are some particular features of our network that we should exploit. The interface cards we have allow each processor to simultaneously send messages to any number of the other processors connected to it. However, the messages
don't necessarily arrive at the destinations at the same time -- there is a communication cost involved. In general, we need to take into account the communication costs for each link in our network topologies and plan accordingly to minimize the total time
required to do a broadcast.''

Input

The input will describe the topology of a network connecting n processors. The first line of the input will be n, the number of processors, such that 1 <= n <= 100. 



The rest of the input defines an adjacency matrix, A. The adjacency matrix is square and of size n x n. Each of its entries will be either an integer or the character x. The value of A(i,j) indicates the expense of sending a message directly from node i to
node j. A value of x for A(i,j) indicates that a message cannot be sent directly from node i to node j. 



Note that for a node to send a message to itself does not require network communication, so A(i,i) = 0 for 1 <= i <= n. Also, you may assume that the network is undirected (messages can go in either direction with equal overhead), so that A(i,j) = A(j,i). Thus
only the entries on the (strictly) lower triangular portion of A will be supplied. 



The input to your program will be the lower triangular section of A. That is, the second line of input will contain one entry, A(2,1). The next line will contain two entries, A(3,1) and A(3,2), and so on.

Output

Your program should output the minimum communication time required to broadcast a message from the first processor to all the other processors.

Sample Input

5
50
30 5
100 20 50
10 x x 10

Sample Output

35




解题思路:
	题意就是n台机器相互发送信息,要求从第一台机器,把剩下的n-1台都发送完所需的最小时间数。
	裸Dijkstra,用邻接矩阵存储。

首先注意矩阵的初始化操作,主对角线赋值0,由于自己给自己发消息没意义。其它点设为无穷大。

接下来比較奇葩的就是它的输入。它是依照下三角矩阵输入的,g[i][j] = g[j][i],对称的两个点权值同样。

假设输入为x,那么代表i到j没有边,保持无穷大。
	以下上模板,最后在求出的dis数组里遍历,寻找最大值。那个就是我们所求的最短所需时间。

(这里有点别扭。能够这么理解,dis[i]代表src源点到i的最短时间。既然n个点都要遍历。那么时间数一定要大于等于dis里的最大值才干够)
	最后,输入处理那看到有人直接用函数做的······我函数知道的少就直接模拟转换了····感觉自己萌萌哒····

完整代码:
#include <functional>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <iomanip>
#include <numeric>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <cassert>
#include <complex>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <bitset>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <list>
#include <set>
#include <map>
using namespace std; #pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000") typedef long long LL;
typedef double DB;
typedef unsigned uint;
typedef unsigned long long uLL; /** Constant List .. **/ //{ const int MOD = int(1e9)+7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const LL INFF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3fLL;
const DB EPS = 1e-9;
const DB OO = 1e20;
const DB PI = acos(-1.0); //M_PI;
int n;
string s;
int g[201][201];
int dis[201];
bool vis[201];
int res; void init()
{
for(int i = 1 ; i <= n ; i ++)
{
for(int j = 1; j <= n ; j ++)
{
if(i == j)
g[i][j] = 0;
else
g[i][j] = INF;
}
}
} void dijkstra()
{
for(int i = 1 ; i <= n ; i ++)
{
dis[i] = INF;
}
dis[1] = 0;
memset(vis , 0 , sizeof(vis));
for(int i = 1; i <= n ; i ++)
{
int mark = -1;
int mindis = INF;
for(int j = 1 ; j <= n ; j ++)
{
if(!vis[j] && dis[j] < mindis)
{
mindis = dis[j];
mark = j;
}
}
vis[mark] = 1;
for(int j = 1 ; j <= n ; j ++)
{
if(!vis[j])
{
dis[j] = min(dis[j] , dis[mark] + g[mark][j]);
}
} }
res = -INF;
for(int k = 1 ; k <= n ; k ++)
{
if(dis[k] > res)
res = dis[k];
}
} int main()
{
#ifdef DoubleQ
freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
while(~scanf("%d",&n))
{
init();
for(int i = 2 ; i <= n ; i ++)
{
for(int j = 1 ; j < i ; j ++)
{
cin >> s;
if(s == "x")
continue;
else
{
int sum = 0;
int jin = 1;
int len = s.length();
for(int k = len - 1 ; k >= 0 ; k --)
{
if(k != len - 1)
jin *= 10;
sum += jin * (s[k] - '0');
}
g[i][j] = sum;
g[j][i] = sum;
}
}
}
dijkstra();
cout << res << endl;
}
}

POJ1502(Dijkstra)的更多相关文章

  1. 迪杰斯特拉(dijkstra)算法的简要理解和c语言实现(源码)

    迪杰斯特拉(dijkstra)算法:求最短路径的算法,数据结构课程中学习的内容. 1 . 理解 算法思想::设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合 ...

  2. 最短路径之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

    迪杰斯特拉(Dijkstra)算法主要是针对没有负值的有向图,求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法.本文主要总结迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的原理和算法流程,最后通过程序实现在一个带权值的 ...

  3. 理解最短路径——迪杰斯特拉(dijkstra)算法

    原址地址:http://ibupu.link/?id=29 1.       迪杰斯特拉算法简介 迪杰斯特拉(dijkstra)算法是典型的用来解决最短路径的算法,也是很多教程中的范例,由荷兰计算机科 ...

  4. 图论——迪杰斯特拉算法(Dijkstra)实现,leetcode

    迪杰斯特拉算法(Dijkstra):求一点到另外一点的最短距离 两种实现方法: 邻接矩阵,时间复杂度O(n^2) 邻接表+优先队列,时间复杂度O(mlogn)(适用于稀疏图) (n:图的节点数,m:图 ...

  5. 算法-迪杰斯特拉算法(dijkstra)-最短路径

    迪杰斯特拉算法(dijkstra)-最短路径 简介: 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中 ...

  6. 数据结构与算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

    tip:这个算法真的很难讲解,有些地方只能意会了,多思考多看几遍还是可以弄懂的. 应用场景-最短路径问题 战争时期,胜利乡有 7 个村庄 (A, B, C, D, E, F, G) ,现在有六个邮差, ...

  7. poj1062昂贵的聘礼(Dijkstra**)

    /* 题意: 物主有一个物品,价值为P,地位为L, 以及一系列的替代品Ti和该替代品所对应的"优惠"Vi g[u][i] 表示的是u物品被i物品替换后的优惠价格!(u>0, ...

  8. C++之路进阶——优先队列优化最短路径算法(dijkstra)

    一般的dijkstra算法利用贪心的思想,每次找出最短边,然后优化到其他点的的距离,我们还采用贪心思路,但在寻找最短边进行优化,之前是双重for循环,现在我们用优先队列来实现. 代码解释: //样例程 ...

  9. nyoj 1238 最少换乘(dijkstra)

    描述 欧洲某城是一个著名的旅游胜地,每年都有成千上万的人前来观光旅行.Dr. Kong决定利用暑假好好游览一番.. 年轻人旅游不怕辛苦,不怕劳累,只要费用低就行.但Dr. Kong年过半百,他希望乘坐 ...

随机推荐

  1. xvfb 初步探究

    有时候我们不关注程序是否有界面(比如自动化测试),只要程序在运行就可以了 很感谢 xvfb 这个工具给我们提供了相关的功能 比如在没有 X server 的机器上运行 gedit, 可以用下面的命令 ...

  2. KL25开发板利用串口蓝牙与PC通信

    KL25开发板芯片本身支持三个串口,uart0,uart1,uart2.其中uart0不太一样,在数据手册里面单独一章介绍:而uart1和uart2则是一样的. 我所使用的串口蓝牙模块是BC04,支持 ...

  3. Ubuntu12.04创建 Eclipse launcher

    Ubuntu 12.04 默认无法launcher Eclipse快捷图标到左侧Dash,需要手工配置,步骤如下: 1) 首先,创建并打开 ~/.local/share/applications/op ...

  4. Nancy.Host的Web应用

    Nancy.Host实现脱离iis的Web应用 本篇将介绍如何使用Nancy.Host实现脱离iis的Web应用,在开源任务管理平台TaskManagerV2.0代码里面已经使用了Nancy.Host ...

  5. 第二章排错的工具:调试器Windbg(上)

    感谢博主 http://book.51cto.com/art/200711/59731.htm <Windows用户态程序高效排错>第二章主要介绍用户态调试相关的知识和工具.本文主要讲了排 ...

  6. 8592 KMP算法

    8592 KMP算法 时间限制:1000MS  内存限制:1000K 题型: 编程题   语言: 无限制 描写叙述 用KMP算法对主串和模式串进行模式匹配. 本题目给出部分代码.请补全内容. #inc ...

  7. 【MySQL案例】HA: GTID_MODE配置不一致

    1.1.1. HA: GTID_MODE配置不一致 [环境描写叙述] msyql5.6.14 [报错信息] 初始状态Master和Slave都开启了enforce-gtid-consistency和g ...

  8. R语言与数据分析之九:时间内序列--HoltWinters指数平滑法

    今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因 ...

  9. 持续集成环境Jenkins的搭建和使用

    这几天试着搭了个持续集成环境,我使用的是Jenkins,它的前身是Hadson,由于被Oracle收购了,所以换个名字继续开源,这个有点像MySQL. 持续集成总是跟敏捷开发什么的搞在一起,显得非常高 ...

  10. Git详解之六 Git工具(转)

    Git 工具 现在,你已经学习了管理或者维护 Git 仓库,实现代码控制所需的大多数日常命令和工作流程.你已经完成了跟踪和提交文件的基本任务,并且发挥了暂存区和轻量级的特性分支及合并的威力. 接下来你 ...