Cpp环境【Usaco 3.2.6】【Vijos1251】Павлов的香甜黄油

Luogu P1828 [USACO3.2]香甜的黄油 Sweet Butter 题解 Farmer John 发现了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。Farmer John 很狡猾。像以前的 Pavlov,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。Farmer 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)。... 阅读详情
【问题描述】  

  农夫John发现了做出全威斯康辛州最甜的黄油的方法:把糖放在一片牧场上,他知道他所有的N只奶牛会过来舔它,这样就能做出能卖好价钱的超甜黄油。
  农夫John很狡猾。就像以前的巴甫洛夫,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,好让他可以在晚上挤奶。
  农夫John知道开始时,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)。给出各头牛所在的牧场和牧场间的路线,找出使所有牛到达的路程之和最短的牧场(他将把糖放在那)。

【输入格式】  

第 1 行: 三个数:奶牛数 N,牧场数 P,牧场间道路数 C。
第 2 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 D,当然,连接是双向的。

【输出格式】  

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

【数据范围】  

  2 <= P <= 800
  1 <= C <= 1450
  1 <= D <= 255
  1 <= N <=500

【思路梳理】  

数据规模不大,再加上没有什么其他的好办法,所以可以依次穷举所有的牧场,假设将糖放在第i个牧场,求出第i个牧场到其他所有牧场的最小距离之和。对于枚举的所有最优结果,直接取一个最小值输出即可。
给出一个伪代码方便读者理解:

void solve()
{
    依次穷举每一个牧场:
    将dist(距离)置为无穷大,
    以该牧场为出发源使用SPFA算法/Dijstra算法求出所有点到该出发源的距离dist[i]。
    将所有的距离相加,与目前最优结果进行比较。

    输出最优解
}

【Cpp代码】

#include<queue>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#define maxnum 505
#define maxn 805
#define inf 2000000005
using namespace std;
int num,p,c,dist[maxn],loca[maxnum],cnt=inf;
vector<int>g[maxn],w[maxn];
bool inq[maxn];

int SPFA(int s)//改造了一下SPFA算法,让他返回距离之和,一个漏洞是可能存在有些点不能够到达使得最小距离的加和超过了int上界
{
    int ans=0;
    memset(inq,false,sizeof(inq));
    for(int i=1;i<=p;i++)   dist[i]=inf;
    queue<int>q;
    q.push(s);
    inq[s]=true;
    dist[s]=0;

    while(!q.empty())
    {
        int i=q.front();q.pop();
        inq[i]=false;
        for(int j=0;j<g[i].size();j++)
        {
            int k=g[i][j],c=w[i][j];
            if(dist[k]>dist[i]+c)
            {
                dist[k]=dist[i]+c;
                if(!inq[k])
                {
                    inq[k]=true;
                    q.push(k);
                }
            }   
        }
    }

    for(int i=1;i<=num;i++)
        ans+=dist[loca[i]];
    return ans; 
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    cin>>num>>p>>c;
    for(int i=1;i<=num;i++)//记录有奶牛的牧场的编号
        scanf("%d",&loca[i]);
    for(int i=1;i<=c;i++)
    {
        int x,y,z;
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
        g[x].push_back(y);w[x].push_back(z);
        g[y].push_back(x);w[y].push_back(z);//建立存储结构
    }

    for(int i=1;i<=p;i++)//对于每一个牧场依次枚举,使用SPFA算法求出各点的最短距离之和
        cnt=min(cnt,SPFA(i));

    cout<<cnt;
    return 0;
}
多源汇最短路——香甜的黄油 香甜的黄油 农夫John发现了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 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,就像以前的巴甫洛夫,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(... 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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AcWing 1127 香甜的黄油

题目描述: 农夫John发现了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 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,就像以前的巴甫洛夫,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

昂昂累世士的博客 498

【SSL_P1693/洛谷P1828】香甜的黄油 Sweet Butter

香甜的黄油 Sweet Butter 题目链接: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Pavlov,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...

你...你不要过来啊!!! 384

例4.6 香甜的黄油(butter)

我的个人博客:个人博客 转载于信息学奥赛一本通 【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...

weixin_45378319的博客 381

c++香甜的黄油(acwing)

农夫John发现了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 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,就像以前的巴甫洛夫,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)。。

2301_76180325的博客 542

【WUSTOJ 图论之基本算法:SPFA】 1013: 香甜的黄油

题目描述: 1013: 香甜的黄油 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。 ...

qq_44684599的博客 378

windows c/cpp运行环境配置

windows c/cpp运行环境配置1.下载mingw-w64 如下链接:2.安装mingw-w643.环境变量配置4.重启电脑 1.下载mingw-w64 如下链接: http://mingw-w64.org/doku.php/download/mingw-builds 2.安装mingw-w64 安装路径选择 3.环境变量配置 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/bdd610161b0f49b49a36f23e1ed9f4e1.png?x-os

qq_44963876的博客 1536

【USACO 3.2.6】香甜的黄油

【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Pavlov,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J...

Gregory99174的博客 277
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cqyz_Lebmond
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