cf 442 div2 D bfs最短路

最新推荐文章于 2024-09-25 16:53:43 发布
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本文介绍了一种基于广度优先搜索(BFS)算法的问题解决方法，重点在于如何通过记录历史路径和时间戳来减少不必要的计算步骤，从而提高算法效率。

题意：本题就是说 给你一个n m的矩阵 n,m<=1000 每一个位置要么是'.' (可行) 要么是‘#’ （不可行） 每一秒 我们可以走1~k 步 问由（x1 y1）到（x2,y2）的最短用时

思路：不难想到是一个裸的bfs题目，但我最终tle了 orz  我自己的优化是这样的 对于当前位置 x,y 如果现在他前进的方向 之前走过 我们记录一个跳转的值 表示从这一位置能跳过的长度 这样能够减少不必要的判断（写丑了） 

本题还有一些重要剪枝 ：1 我们在拓展位置的时候 如果拓展到答案直接退出 而不是等到从queue 中front 出答案才break 这样的速度能差出几倍  因为前者相当于遍历完深度为ans-1 即可 而后者要遍历出来 ans 层才可以。

2 这个剪枝是本题核心剪枝：我们考虑 一个时间戳 表示到达每一个位置的最短时间 对于 要到达的位置如果 nxt>t[x][y] 那么x，y 位置及其之后不用在找了 （这样能够减少许多循环 也能减少许多 结点） 

迷宫搜索问题最短路_算法｜迷宫搜索之深搜DFS和广搜BFS
weixin_33256071的博客
01-10 707
有一天，小哈一个人去玩迷宫。但是方向感不好的小哈很快就迷路了。小哼得知后便去解救无助的小哈。此时的小哼已经弄清楚了迷宫的地图，现在小哼要以最快的速度去解救小哈。那么，问题来了...迷宫由m行n列的单元格组成的(m和n都小于50)，每个单元格要么是空地要么是障碍物，你的任务是帮小哼找到一条从迷宫的起点通往小哈所在位置的最短路径。注意障碍物是不能走的，只能上下左右走(不能斜着走)，当然小哼也不能走出迷...
BFS 解决最短路问题(C++)
lim6ere的博客
09-19 1206
边权相等的最短路。从起点开始，进行一次BFS操作。需要借助队列和数组（是否遍历过）完成操作。弹出前，先计算队列中有多少元素，同时向外扩展。最短路径就是层序遍历的层数以上就是今天要讲的内容。希望对大家的学习有所帮助，仅供参考 如有错误请大佬指点我会尽快去改正 欢迎大家来评论~~ 😘 😘 😘。
CF #302 Div2 D Destroying Roads（最短路）
youngkl博客
05-17 836
D. Destroying Roads time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output In some country there are exactly n cit
cf 442 D. Olya and Energy Drinks
weixin_33912453的博客
10-26 108
cf 442 D. Olya and Energy Drinks(bfs) 题意： 给一张\(n \times m(n <= 1000,m <= 1000)\)的地图 给出一个起点和终点，每秒钟可以沿着四个方向直走\(1\)到$k(k <= 1000) $步,问从起点到终点最少需要多少秒 思路： 最暴力的\(bfs\)时间复杂度为\(O(n * m * k)\) 由bfs可以知道...
CF-Round#625-div2-D题
qq_44624316的博客
03-17 714
CF-Round#625-div2-D题 D. Navigation System 传送门 一般div1和div2一起的比赛的题目的难度总比单独的div2难度大些。。不知道是不是我的错觉。 这道题dijkstra或者bfs都可以解决=-= 这道题因为没有要求输出路线。所以bfs直接搜出最短路的大小也可以过。 只是=-=emm，原因竟然是dijkstra忘了=-=太久没写了。然后上上个学期的数据结构...
D. Determine Winning Islands in Race （cf div2，dp、图论最短路）
Flower#的博客
09-25 465
Codeforces Round 965 (Div. 2) D. Determine Winning Islands in Race 数据结构（data structures）动态规划（dp）图论（graphs）贪心（greedy）最短路（shortest paths）
CF 20C Dijkstra?(预处理+bfs）
qq_43555854的博客
04-04 270
题目链接 题意： 给你以后n个点（编号为1~n），m个无向边，有可能形成环，问你从 1 到 n 的最短距离是多少，如果到不了就输出-1， ps：两点之间可能有多条边。 思路： 一看这题不是bfs秒了吗，直接bfs维护每个点的最短距离， 那么问题来了，为什么会T， 点的范围1e5，边的范围1e5， 1e5+1e5没理由t啊，因为这不是到了这个点就可以把这个点去掉的bfs，而是要维护到这个点最短距离...
ACM-图论-CF54div2 D Edge Deletion（最短路-链式前向星）
CS_W98的博客
11-14 266
题目传送门：http://codeforces.com/contest/1076/problem/D 作为弱鸡选手，还是和队友学了一波最短路优化，之前只会n^2的dijsktra,现在学了更省时间的模板和不同的数据结构，纪念一波。 这个题目要删边，至多保留k个，但是要求留下来的边，保证某些点从源点出发的最短路的值不变，同时这些点的数量越多越好。 首先，我们需要建图，这里加入前向星的数据结构。 其次...
Codeforces Round #485 (Div. 2)重点：D - Fair多源最短路
weixin_43818893的博客
06-13 241
链接 A - Infinity Gauntlet map int n; int a[N]; int main(){ map<string,int>mp; string a[8]; mp["purple"] = 1; a[1] = "Power"; mp["green"] = 2; a[2] = "Time"; mp["blue"] = 3; a[3] = "Space"; mp["orange"] = 4; a[4
CF1206(Div.2)D Shortest Cycle
岂曰无衣，与子同袍
08-20 396
题目传送门 当时打cf的时候前面3题都做得飞快（虽然T3的结论没有严谨证明，但是前面3题都直接过PP，最后AC的 结果到D题就干不动了 如果只是个裸的最短环的话，还比较好办，但是这题数据范围太大，挨个枚举点相与来判断两点之间有没有边的话，建图都会超时。下不了手[无奈.jpg] 最后还是大佬一语点醒了梦中人，好吧，这道题需要一个结论（怎么又是结论，我最不擅长结论了嘤嘤嘤）： 如果，某一位上为1的数不...
BFS 找最短路.cpp
07-23
题解：Bfs找最短路径（正解，绝对正确）这是c++中一道题的题解
BFS解决最短路问题(详解)
2302_79862386的博客
05-27 2757
说到BFS，想必大家都不陌生，我们在学习二叉树的遍历时所用到的层序遍历其实就是BFS,那么BFS能解决什么样的问题呢？通过本文标题，你也大致能猜到----解决最短路问题，这是一个比较经典的问题，当然,BFS还能解决很多其他问题，本文就着重介绍其中一种---最短路问题。BFS（广度优先搜索）:是一种图形搜索算法，它从根节点开始，逐层地向下扩展搜索。BFS通常用队列来实现，即先进先出的数据结构。这意味着每个节点都将按照它们被发现的顺序进行处理。
（C++）BFS求最短路长度及最短路径
qq_44790483的博客
11-01 5927
(C++) BFS求解最短路长度及最短路路径 一、问题描述：（迷宫问题） 在一张由0， 1构成的图中，1表示障碍，0表示通路 给定起点S和终点T 求从S到T的最短路长度并输出路径 二、求解思路：（BFS） 首先BFS是由队列实现和队列先进先出的特性， 对于求最短路长度，我们可以从终点T开始倒着搜索， 用一个数组dist[][]表示每个点到终点T的最短路径， 如果一个点能由上一个点一步走到，则将该...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
bfs最短路 记录路径
03-14
### BFS算法实现最短路径搜索及路径记录方法 #### 1. 单源最短路径问题概述 单源最短路径问题是图论中的经典问题之一，目标是从某个特定的起始顶点出发找到到其他所有顶点的最短距离。对于无权图或者权重相同的图，BFS是一种非常有效的解决方法[^1]。 #### 2. BFS算法的核心思想 广度优先搜索（BFS）按照层次遍历的方式访问图中的节点。它从初始节点开始，逐层扩展至其相邻节点，并标记已访问过的节点以防止重复访问。这种特性使得BFS非常适合用于计算未加权图上的最短路径长度以及具体的路径记录。 #### 3. 实现最短路径及其路径记录的方法 为了利用BFS算法不仅找出最短路径的距离还能够追踪实际经过的具体路径，通常采用如下策略： - **队列存储当前处理的节点**：使用一个队列来保存待探索的节点。 - **前驱数组记录路径信息**：定义一个`predecessor[]`数组用来跟踪每个节点的父节点。当到达某一点时更新该点对应的前驱指针指向它的上一步来源位置。 以下是基于上述原理的一个Python版本伪代码示例: ```python from collections import deque, defaultdict def bfs_shortest_path(graph, start, goal): queue = deque([(start, None)]) # 初始化队列为(start_node, predecessor_of_start) visited = set([start]) # 记录已经访问过的节点集合 predecessors = {start: None} # 存储每个节点的前驱节点 while queue: current, prev = queue.popleft() if current == goal: # 如果找到了目标节点，则停止搜索 break for neighbor in graph[current]: if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append((neighbor, current)) predecessors[neighbor] = current path = [] node = goal # 从目标节点回溯构建完整的路径 while node is not None: path.append(node) node = predecessors.get(node) return list(reversed(path)) # 返回反转后的路径列表以便得到正序排列的结果 # 构造简单的邻接表表示法作为测试数据结构 graph_test = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F'], 'D': [], 'E': ['F'], 'F': [] } print(bfs_shortest_path(graph_test, 'A', 'F')) # 输出应为['A', 'C', 'F'] ``` 此段程序展示了如何通过维护额外的数据结构——即前向链接(predecessors)——从而允许我们在完成标准形式下的宽度优先扫描之后轻松重构出所期望的最佳行走路线[^1][^2]。 另外值得注意的是，在某些情况下可能需要考虑更高效的变种技术比如双向BFS等进一步优化性能表现[^3]。
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