hpu 1413

1413: StarFarming [最短路]

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题目描述

星农(StarFarming)公司计划要给员工发路费津贴,发放的规则是这样的:1n-1代表各个员工家的序号,n代表公司。路费津贴只发给上班的最短路与回家的最短路的总路程最长的人。该市的路建造的有些奇怪,修路只修单行道,即只允许往某一个方向通行。

现在给你城市的有向图的地图,TLG请你帮忙计算谁能得到津贴,以及他上班和回家的总路程是多少。

输入

有多组测试数据。

每组第一行输入两个整数NM。表示点的个数,与单行道的数量(可能有重复)

接下来m行,每行输入三个整数x,y,z。表示从xy城市有一条单行道,距离为z

题目保证至少一人存在来回的路径。不存在的不发津贴(班都没法好好上还想要钱?!)

1N1000 1≤N≤1000

1M100000 1≤M≤100000

1x,yN 1≤x,y≤N

1z200 1≤z≤200

输出

对于每组数据,输出两个整数,分别表示获得津贴的人的序号以及总路程。(如果有多个人路程相同,取序号最小的)

样例输入

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

样例输出

1 7

提示

对于样例,

1来回需要的最短路程是71->2->3->4->1

2来回需要的最短路程是52->3->4->2

3来回需要的最短路程是53->4->2->3

所以输出1 7

使用  弗洛伊德超时  先补 弗洛伊德代码 等等再补 迪杰斯特拉代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[10001][10001];
int main(){
    int n,m,x,y,z;
       cin>>n>>m;
    int j,k,l,i;
    for(j=1;j<=n;j++){
        for(k=1;k<=n;k++){
            dp[j][k]=99999999;
        }
    }
    for(j=0;j<m;j++){
        cin>>x>>y>>z;
        dp[x][y]=z;
    }
    for(j=1;j<=n;j++){
        for(k=1;k<=n;k++){
            for(i=1;i<=n;i++){
                dp[k][i]=min(dp[k][i],dp[k][j]+dp[j][i]);
               // cout<<k<<" "<<i<<" "<<dp[k][i]<<endl;
            }
        }
    }
    int mx=0;
    for(j=1;j<=n;j++){
        if(dp[j][j]>mx)
            mx=dp[j][j];
    }
    cout<<mx<<endl;

    return 0;

}


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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