最短路模板

最短路问题(五个算法模板) 题目给定一个有向图,图中有 𝑛n 个点和 𝑚m 条边。图中可能存在重边和自环,所有边权均为正值。请你求出从 1 号点到 𝑛n 号点的最短距离。如果无法从 1 号点走到 𝑛n 号点,则输出 -1。 阅读详情

dijkstra邻接矩阵形式

#include<bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)
#define int long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int N=1000;
int a[N+50][N+50];
int dis[N+50];
bool vis[N+50];
int r[N+50];
void p(int x)
{
	if(r[x]!=0)
	{
		p(r[x]);
	}
	cout<<x<<" ";
}
signed main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	int n,m,s,t;
	cin>>n>>m>>s>>t;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y,len;
		cin>>x>>y>>len;
		if(a[x][y]==0||len<a[x][y])
		{
			a[x][y]=len;
			a[y][x]=len;
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		dis[i]=INT_MAX;
	}
	dis[s]=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int mi=-1;
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(vis[j]==0&&(mi==-1||dis[j]<dis[mi]))
			{
				mi=j;
			}
		}
		vis[mi]=1;
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(vis[j]==0&&a[mi][j]!=0&&dis[mi]+a[mi][j]<dis[j])
			{
				dis[j]=dis[mi]+a[mi][j];
				r[j]=mi;
			}
		}
	}
	if(dis[t]==INT_MAX)
	{
		cout<<"can't arrive";
		return 0;
	}
	cout<<dis[t]<<endl;
	p(t);
	return 0;
}

dijkstra邻接表形式

#include<bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)
#define int long long
#define ull unsigned long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int N=15,M=110,INF=0x3f3f3f3f;
int k,n,e,pre[N],s,t,dis[N],vis[N];
struct edge{
	int from,to,len,next;
}a[M];
struct node{
	int x,y;
}P[M];
void add(int u,int v,int l){
	a[++k]={u,v,l,pre[u]};
	pre[u]=k;
}
bool cmp(node a,node b){
	return a.x<b.x||(a.x=b.x&&a.y>b.y);
}
signed main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	cin>>n>>e;
	for(int i=1;i<=e;i++){
		int x,y,l;
		cin>>x>>y>>l;
		add(x,y,l);
		add(y,x,l);
	}
	cin>>s>>t;
	memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
	dis[s]=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int mi=-1;
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if(!vis[j]&&(mi==-1||dis[j]<dis[mi]))
				mi=j;
		vis[mi]=1;
		for(int j=pre[mi];j!=0;j=a[j].next){
			int to=a[j].to;
			if(!vis[to]&&dis[mi]+a[j].len<dis[to])
				dis[to]=dis[mi]+a[j].len;
		}
	}
	if(dis[t]==INF) cout<<"No path";
	else cout<<dis[t];
	return 0;
}

spfa邻接矩阵形式

#include<bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)
#define int long long
#define ull unsigned long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int n, dis[300], mapp[300][300], used[300];
int SPFA(int u)
{
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		dis[i] = inf;
	}
	queue<int>q;
	q.push(u);
	used[u] = 1;
	dis[u] = 0;
	while (!q.empty())
	{
		int now = q.front();
		used[now] = 0;
		q.pop();
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			if (dis[i] > dis[now] + mapp[now][i])
			{
				dis[i] = dis[now] + mapp[now][i];
				if (!used[i])
				{
					used[i] = 1;
					q.push(i);
				}
			}
	}
}
void inti()
{
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		for (int j = 1; j <= n; j++)
			if (i == j)
			{
				mapp[i][j] = 0;
			}
			else
			{
				mapp[i][j] = inf;
			}
}
signed main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	
	return 0;
}

spfa邻接表形式

#include<bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)
#define int long long
#define ull unsigned long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int N=200000;
struct edge
{
	int from,to,len,next;
}a[N+50];
int pre[N+50],k,dis[N+50],n,e;
bool f[N+50];
queue<int>q;
void add(int u,int v,int l)
{
	a[++k]={u,v,l,pre[u]};
	pre[u]=k;
}
signed main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	cin>>n>>e;
	for(int i=1;i<=e;i++)
	{
		int x,y,l;
		cin>>x>>y>>l;
		add(x,y,l);
	}
	memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
	dis[1]=0;
	q.push(1);
	f[1]=1;
	while(!q.empty())
	{
		int h=q.front();
		for(int i=pre[h];i!=0;i=a[i].next)
		{
			int to=a[i].to;
			if(dis[h]+a[i].len<dis[to])
			{
				dis[to]=dis[h]+a[i].len;
				if(f[to]==0)
				{
					q.push(to);
					f[to]=1;
				}
			}
		}
		q.pop();
		f[h]=0;
	}
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		cout<<dis[i]<<endl; 
	}
	return 0;
}

floyd邻接矩阵形式

#include<bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)
#define int long long
#define ull unsigned long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
int d[110][110],n,m;
signed main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	cin>>n>>m;
	memset(d,0x3f,sizeof(d));
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		d[i][i]=0;
	}
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int u,v,l;
		cin>>u>>v>>l;
		d[u][v]=l;
	}
	for(int k=1;k<=n;k++)
	{
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=1;j<=n;j++)
			{
				if(d[i][k]!=INF&&d[k][j]!=INF)
				{
					d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]);
				}
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(d[i][j]==INF)
			{
				cout<<"N ";
			}
			else
			{
				cout<<d[i][j]<<" ";
			}
		}
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}

floyd邻接表形式

最短路【模板】 Dijkstra算法和SPFA算法用于求最短路。(Floyd的话,还是算了吧) 最短路就是求两点之间的最短路径。 最短路径怎么求呢? 更新就是了(松弛)。 先赋予厚望(先假设无穷大) 然后依次更新 通过起点1来比较哪条路到终点20最短 暂时选择这条绿色的路 继续比较 所以蓝色的路是最短的。 然后看一道纯模板题。 骑车比赛 Description 小信准备去参加骑车比赛,比赛在 n 个城市间... 阅读详情

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lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Dijkstra算法模板(单源最短路)

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define inf 0x3f3f3f3f const int maxn=1005; int g[maxn][maxn]; bool vis[maxn]; int n,m; int dis[maxn]; ...

点点滴滴 254

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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openallzzz 1633
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