hdu-1874 畅通工程续

本文介绍了一个关于寻找两点间最短路径的问题,并提供了一段使用Dijkstra算法的C语言实现代码。该算法能够有效地计算出任意两个城镇之间的最短距离。

畅通工程续

Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 36823    Accepted Submission(s): 13537


Problem Description
某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路。不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多。这让行人很困扰。

现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离。
 

Input
本题目包含多组数据,请处理到文件结束。
每组数据第一行包含两个正整数N和M(0<N<200,0<M<1000),分别代表现有城镇的数目和已修建的道路的数目。城镇分别以0~N-1编号。
接下来是M行道路信息。每一行有三个整数A,B,X(0<=A,B<N,A!=B,0<X<10000),表示城镇A和城镇B之间有一条长度为X的双向道路。
再接下一行有两个整数S,T(0<=S,T<N),分别代表起点和终点。
 

Output
对于每组数据,请在一行里输出最短需要行走的距离。如果不存在从S到T的路线,就输出-1.
 

Sample Input
  
3 3 0 1 1 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 0 1 1 1 2
 

Sample Output
  
2 -1
 

Author
linle
 

Source
 
# include<stdio.h>
# include<string.h>
# include<algorithm>
# define min(a,b)  (a>b?b:a)
# define max 200 + 10
# define INF 0x3f3f3f3f
int cost[201][201];
int d[1001];
int used[201];
int n, m;

void f(int s)
{
    for(int i = 0 ; i < n; i++)
    {
        used[i] = false;
        d[i] = INF;        
    }
    d[s] = 0;
    while(1)
    {
        int v = -1;
        for(int u = 0; u < n; u++)
        {
            if(!used[u] && (v == -1 || d[u] < d[v]))
            v = u;
        }
        if(v == -1) 
         break;
        used[v] = true;    
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            d[i] = min(d[i],d[v] + cost[v][i]);
        }
    }
}

int main()
{
    int a, b, c;
    int start, end;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(cost,INF,sizeof(cost));    
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);    
            if(c < cost[a][b])
            {
                cost[a][b] = c;
                cost[b][a] = c;    
            }
        }
        scanf("%d%d",&start,&end);
        f(start);
        if(d[end] == INF)
        printf("-1\n");
        else
        printf("%d\n",d[end]);
    }
    return 0;
}



复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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