信息学奥赛一本通 1345:【例4-6】香甜的黄油(同东方博宜oj 2461 - 香甜的黄油(Sweet Butter))

【题目描述】

农夫John发现做出全威斯康辛州最甜的黄油的方法:糖。把糖放在一片牧场上,他知道N(1≤N≤500)只奶牛会过来舔它,这样就能做出能卖好价钱的超甜黄油。当然,他将付出额外的费用在奶牛上。

农夫John很狡猾。像以前的巴甫洛夫,他知道他可以训练这些奶牛,让它们在听到铃声时去一个特定的牧场。他打算将糖放在那里然后下午发出铃声,以至他可以在晚上挤奶。

农夫John知道每只奶牛都在各自喜欢的牧场(一个牧场不一定只有一头牛)。给出各头牛在的牧场和牧场间的路线,找出使所有牛到达的路程和最短的牧场(他将把糖放在那)。

【输入】

第一行: 三个数:奶牛数N,牧场数P(2≤P≤800),牧场间道路数C(1≤C≤1450)。

第二行到第N+1行: 1到N头奶牛所在的牧场号。

第N+2行到第N+C+1行:每行有三个数:相连的牧场A、B,两牧场间距(1≤D≤255),当然,连接是双向的。

【输出】

一行 输出奶牛必须行走的最小的距离和。

【输入样例】

3 4 5
2
3
4
1 2 1
1 3 5
2 3 7
2 4 3
3 4 5

【输出样例】

8

【提示】

说明:放在4号牧场最优。

【分析】

因为要求最小值

所以要先创建minn

还需要一个更新minn的sum

sum+=s[i]*r[i]; 

s[i]:每头奶牛到目标牧场的距离

r[i]:奶牛的数量

AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> c[805],d[805]; 
int s[805],f[805],r[805];
queue<int> q;
int main()
{
int i,j,n,v,m,z,minn=99999999,x,y,a;
cin>>n>>v>>m;
for(i=1;i<=n;i++)
{
cin>>a;
r[a]++;
}
for(i=1;i<=m;i++)
{
cin>>x>>y>>z;
c[x].push_back(y);
c[y].push_back(x);//该题是双向图
d[x].push_back(z);
d[y].push_back(z);
    }
for(int k=1;k<=v;k++)
{
for(i=1;i<=v;i++)
{
     s[i]=99999999;
     f[i]=0;
}
s[k]=0;
q.push(k);
f[k]=1;
while(!q.empty())
{
    int tx=q.front();
    q.pop();
    f[tx]=0;
    for(i=0;i<c[tx].size();i++)
    {
    int t=c[tx][i],w=d[tx][i];
    if(s[tx]+w<s[t])
    {
    s[t]=s[tx]+w;
    if(f[t]==0)
    {
        q.push(t);
        f[t]=1;
    } 
}
}
}
int sum=0;
for(i=1;i<=v;i++)
{
sum=sum+s[i]*r[i];
}
minn=min(sum,minn);
}
cout<<minn;
}

### 解决方案 以下是基于 Floyd 算法信息学奥赛一本 OJ 平台 1421 题的 C++ 实现代码。此代码实现了多源最短路径问题,能够正确处理带权重的有向图中的顶点间距离计算。 #### Floyd 算法核心逻辑 Floyd 算法过动态更新邻接矩阵的方式找到任意两点之间的最短路径。其时间复杂度为 \(O(n^3)\),适用于较小规模的数据集[^2]。 ```cpp #include <iostream> #include <climits> // 使用 INT_MAX 表示无穷大 using namespace std; const int MAXN = 105; // 假设节点数量不超过 100 int dist[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵存储每一对节点的距离 void floyd(int n) { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中介点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 终点 if (dist[i][k] != INT_MAX && dist[k][j] != INT_MAX && dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) { dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]; } } } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; // 输入节点数和边的数量 // 初始化邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (i == j) dist[i][j] = 0; // 自己到自己的距离为 0 else dist[i][j] = INT_MAX; // 初始状态表示不可达 } } // 输入边及其权重 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; // 边 (u,v) 的权重为 w dist[u][v] = min(dist[u][v], w); // 可能存在重边,取最小值 } // 执行 Floyd 算法 floyd(n); // 输出结果 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (dist[i][j] == INT_MAX) cout << "INF "; // 不可达的情况输出 INF else cout << dist[i][j] << ' '; } cout << endl; } return 0; } ``` 上述代码中,`floyd` 函数负责执行三重循环的核心部分,逐步更新 `dist` 数组以记录当前已知的最短路径长度。输入阶段需注意初始化以及可能存在的重复边情况。 --- ### 注意事项 - **数组初始化**:在使用前务必对二维数组进行初始化,防止未定义行为的发生。 - **边界条件**:当某些节点之间不存在路径时,应将其标记为 `INT_MAX` 或其他特殊值来表示不可达。 - **性能优化**:对于大规模数据,建议考虑更高效的单源或多源最短路径算法(如 Dijkstra 或 SPFA),尽管它们的应用场景有所不[^1]。 ---
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