POJ1125 Stockbroker Grapevine 多源最短路

本文介绍了一种通过Floyd算法解决特定最短路径问题的方法,该问题旨在寻找图中一个特殊的起点,使得从该点出发到达其他所有顶点的最长距离最小。文章详细解释了算法流程,并提供了一个完整的实现代码示例。

题目大意

给定一个图,问从某一个顶点出发,到其他顶点的最短路的最大距离最短的情况下,是从哪个顶点出发?需要多久?
(如果有人一直没有联络,输出disjoint)

解题思路

Floyd不解释

代码

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int INF = 1000000000;
const int maxn = 110;
int d[maxn][maxn];
int n;
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d",&n) && n) {
        for(int i = 0 ; i < maxn ; i ++) {
            fill(d[i],d[i]+maxn,INF);
        }
        for(int i = 0 ; i < maxn ; i ++) d[i][i] = 0;
        for(int i = 1 ; i <= n ; i ++) {
            int t;
            scanf("%d",&t);
            while(t--) {
                int a,b;
                scanf("%d%d",&a,&b);
                d[i][a] = b;
            }
        }
        for(int k = 1 ; k <= n ; k ++) {
            for(int i = 1 ; i <= n ; i ++) {
                for(int j = 1 ; j <= n ; j ++) {
                    d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]);
                }
            }
        }
        int mi = INF;
        int mark;
        for(int i = 1 ; i <= n ; i ++) {
            int ma = -1;
            for(int j = 1 ; j <= n ; j ++) {
                if(ma < d[i][j]) ma = d[i][j];
            }
            if(ma < mi) {
                mi = ma;
                mark = i;
            }
        }
        if(mi < INF) {
            printf("%d %d\n",mark,mi);
        }else printf("disjoint\n");
    }
    return 0;
}
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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