题意 ​ 题目链接:https://www.luogu.org/problem/P4150 ​ 一个 \(6\times n\) 的网格图,每个格点有一个初始权值.有两种操作: 修改一个格子的权值 求两个格子之间的最短路的权值. ​ \(1 \leq n \leq 10^5\) 引言 ​ 显然这种题目肯定是要用线段树了,对于每一个线段树区间,我们考虑开三个 \(6\times 6\) 的数组,分别表示从左边第 \(i\) 行走到左边第 \(j\) 行.右边第 \(i\) 行走到右边第 \(j\)

//POJ3377 //DP解法-解有规律的最短路问题 //Time:1157Ms Memory:12440K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; #define MAXN 1000005 typedef long long LL; int n; int dp[MAXN][3]; int sr, st, er, ed; int main() { //freo

一个人的旅行 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 33401    Accepted Submission(s): 11492 Problem Description 虽然草儿是个路痴(就是在杭电待了一年多,居然还会在校园里迷路的人,汗~),但是草儿仍然很喜欢旅行,因为在旅途中 会遇见很多人(白马王子,^0^),很多事,还能丰

题目: 在上一篇博客的基础上,这是另一种方法求最短路径的问题. Dijkstra(迪杰斯特拉)算法:找到最短距离已经确定的点,从它出发更新相邻顶点的最短距离.此后不再关心前面已经确定的“最短距离已经确定的点”. Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:T,初始时,原点 s 的路径权重被赋为 0 (dis[s] = 0).若对于顶点 s 存在能直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(s, m),同

题目: 最短路:给定两个顶点,在以这两个点为起点和终点的路径中,边的权值和最小的路径.考虑权值为点之间的距离. 单源最短路问题,Bellman-ford算法 思路:每次循环检查所有边,可优化. 应用于旅游等路径最小问题. 代码: import java.util.Arrays; public class 图的最短路问题_单源 { public static void main(String[] args) { int[] shortestPath = shortestPath(0); Syste

简介 最近这段时间刚好做了最短路问题的算法报告,因此对dijkstra算法也有了更深的理解,下面和大家分享一下我的学习过程. 前言 呃呃呃,听起来也没那么难,其实,真的没那么难,只要弄清楚思路就很容易了.下面正经的跟大家说下解决问题的过程. 实现过程 我们先用一个d[i]数组表示起点到点i的直接距离,然后从d[i]数组中找最小的值所对应的点,然后看点与点i之间相连的点j, 然后比较d[j]和d[i]+w[i][j](w[i][j]表示的是点i到点j之间的距离)之间的大小,然后把d[j]和d[i]

最短路问题之 Floyd 某公司在六个城市 c1c1,c2c2,….,c6c6 中有分公司,从 cici 到 cjcj 的直接航程票价记在下述矩阵的 (ii,jj) 位置上. (∞∞表示无直接航路),请帮助该公司设计一张城市 c1c1 到其它城市间的票价便宜的路线图. 变量解释: n 是公司个数 a 存储航路票价,最后结束循环存储的是最便宜票价 path 存储每对顶点之间最短路径上所经过的定点的序号,也就是”中转站”序号 clear;clc; n = 6; a = [0 50 inf 40 25

最短路问题(Bellman/Dijkstra/Floyd) 寒假了,继续学习停滞了许久的算法.接着从图论开始看起,之前觉得超级难的最短路问题,经过两天的苦读,终于算是有所收获.把自己的理解记录下来,可以加深印象,并且以后再忘了的时候可以再看.最短路问题在程序竞赛中是经常出现的内容,解决单源最短路经问题的有bellman-ford和dijkstra两种算法,其中,dijikstra算法是对bellman的改进.解决任意两点间的最短路有Floyd-warshall算法. 单源最短路1(bellman

题目描述:Kiki想去他的一个朋友家,他的朋友家包括所有的公交站点一共有n 个,一共有m条线路,线路都是单向的,然后Kiki可以在他附近的几个公交站乘车,求最短的路径长度是多少. 解题报告:这道题的特点就是有多个起点,但是这并不影响我们使用迪杰斯特拉来解这道题,和前面出现的一个题目一样,我们可以增加一个虚拟的起点,然后令所有的真实的起点到这个虚拟的起点的距离都赋为1,然后就成功的转化成了单源的最短路问题了,并且是单个终点,然后用迪杰斯特拉就OK了,值得注意的就是这题里面的路线都是单向的,即所给出

题目描述:输入的第一行有三个数,T,S,D,T表示一共有多少条线路,S表示起点的个数,D表示终点的个数,接下来就是输入T条路的信息了,要你判断从多个起点中任意一个到多个终点中的任意的一个的最短距离是多少. 解题报告:这题与其他的题目最大的不同就是这题的起点和终点都有多个,不然就可以用迪杰斯特拉来解了,但是虽然这题有多个起点和多个终点,我们可不可以把它转化成用迪杰斯特拉解决的问题的类型呢,即转化成单个起点的问题呢? 答案是可以的,我们完全可以假设一个虚拟的起点和一个虚拟的终点,即将原来的N个点的图

解题报告: 这题就是求两个单源点之间的最小距离,属于最短路问题,由于数据量很小,只有100,所以这题可以用弗洛伊德也可以用迪杰斯特拉,都可以过,但是用迪杰斯特拉会快一点,但用弗洛伊德的代码会稍短一点,纯属裸的算法题,这里给出两种算法的代码: 弗洛伊德算法: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> const int MAX = 0xfffff; ][]; int main() { int N,M,x,y

题意:小A要乘车到s车站,他有w个起始车站可选,问最短时间. 思路:用Floyd超时,Dijkstra遍历,但是也超时.仔细看看你会发现这道题目好像是多源点单终点问题,终点已经确定,那么我们可以直接转置邻接矩阵,从终点找最小的起点,转换成了单源最短路问题. 代码: #include<cstdio> #include<set> #include<cmath> #include<stack> #include<cstring> #include<

问题描述: 最短路问题(short-path problem):若网络中的每条边都有一个数值(长度.成本.时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题.最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设.线路安装.厂区布局和设备更新等实际问题. 1.floyd算法 算法描述: Floyd算法又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名.

参考 此题Dijkstra算法,一次AC.这个算法时间复杂度O(n2)附上该算法的演示图(来自维基百科): 附上:  迪科斯彻算法分解(优酷) problem link -> HDU 1874 // HDU 1874 畅通工程续 -- 单源点最短路问题 // 邻接矩阵 + Dijkstra // N 个村庄如果连通 // 最少拥有 N-1 条道路, 最多拥有 N(N-1)/2条道路 // 前提是任何两个村庄之间最多一条直达通道,但这个题目却有重复输入 /* test data 12 14 1 3

7-10(图) 旅游规划 (25 分) 有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度.以及该公路要收取的过路费.现在需要你写一个程序,帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径.如果有若干条路径都是最短的,那么需要输出最便宜的一条路径. 输入格式: 输入说明:输入数据的第1行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N−1):M是高速公路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号.随后的M行中,每行给出一条高速公路的信

基本的最短路问题 就是数据需要稍微处理一下.(N比较大)dijkstra也要优化.不优化应该会T: #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include <ctime> #include <deque> #include <stack> #include <queue> #include <cctype> #i

求解所有两点间的最短路问题叫做任意两点间的最短路问题. 可以用动态规划来解决, d[k][i][j] 表示只用前k个顶点和顶点i到顶点j的最短路径长度. 分两种情况讨论: 1.经过顶点k,  d[k][i][j] = d[k-1][i][j].  即等于只用前k-1个顶点时的最短路径 2.不经过顶点k,  d[k][i][j] = d[k-1][i][k] + d[k-1][k][j].  即等于i离k的最路路径+j离k的最短路径. 可以得到递推式 d[k][i][j]  =  min( d[k

描述 在一个长宽均为10,入口出口分别为(0,5).(10,5)的房间里,有几堵墙,每堵墙上有两个缺口,求入口到出口的最短路经. 格式 输入格式 第一排为n(n<=20),墙的数目. 接下来n排,每排5个实数x,a1,b1,a2,b2. x表示墙的横坐标(所有墙都是竖直的),a1-b1和a2-b2之间为空缺. a1.b1.a2.b2保持递增,x1-xn也是递增的. 输出格式 输出最短距离,保留2位小数. 样例1 样例输入1[复制] 2 4 2 7 8 9 7 3 4.5 6 7 样例输出1[复制

Dijkstra又称单源最短路算法,就从一个节点到其他各点的最短路,解决的是有向图的最短路问题 此算法的特点是:从起始点为中心点向外层层扩展,直到扩展到中终点为止. 该算法的条件是所给图的所有边的权值非负. 实现的Dijkstra的过程其实也是一种贪心. 其实把下图看懂,基本Dijkstra的实现流程就差不多了 算法流程如图: 算法代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cs

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

1 A*算法 A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,启发中的估价是用估价函数表示的: 其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)表示实际状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价.另外定义h'(n)为n到目标节点最佳路径的实际值.如果h'(n)≥h(n)则如果存在从初始状态走到目标状态的最小代价的解,那么用该估价函数搜索的算法就叫A*算法. 2 第K最短路的算法 我们设源点为s,终点为t,我们设状态f(i)的g(i)为从s走到节点i的实际距离,h(