HDU4109 Instrction Arrangement @Z

本文介绍了一种算法,用于解决给定机器指令执行时的顺序依赖和安全距离问题,最终确定执行所有指令所需的最短时间。算法通过拓扑排序和动态更新时间矩阵来实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4109

意:给你一些机器指令,某些有先后顺序(若A->B,C->B则必须A、C执行完才能执行B),且有安全距离(若A->B 距离n)那么必须在从A执行算起n时间,才能执行B,一次可以运行多个指令,指令的完成只花费1,最后求执行完所有指令所需的最短的时间。

先拓扑排序,然后对拓扑序中的每个点tp[i],其完成指令时间为t[tp[i]]=max{t[tp[j]]+a[j][tp[i]],0<=j<i,j和tp[i]之间有路径时}

所有点时间的最大值即为结果。 

入度为0的那一批点为最早运行指令的点,运行时间为1,故t数组初始为1。  


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int a[1010][1010];

int main()
{
    int i,j,k,n,m,p[1010],d,tp[1010],t[1010],time;
    
    while (1)
    {
          if (scanf("%d%d",&n,&m)==EOF) break;
          for (i=0;i<=n;i++)
          for (j=0;j<=n;j++) a[i][j]=-1;
          for (i=0;i<=n;i++) p[i]=0;
          for (i=0;i<=n;i++) t[i]=1;
          
          for (i=1;i<=m;i++)
          {
              scanf("%d%d%d",&j,&k,&d);
              p[k]++;
              a[j][k]=d;
          }
          
          int num=0;
          for (i=1;i<=n;i++)
          {
              for (j=0;p[j]!=0;j++);
              num++;
              tp[num]=j;
              p[j]=-1;//作为以完成拓扑点的标记,这种点入度也是0 
              
              for (k=0;k<=n-1;k++)
              if (a[j][k]!=-1) p[k]--;
          }
          
          time=0;
          for (i=2;i<=n;i++)
          {
              for (j=0;j<i;j++)
              if (a[j][tp[i]]!=-1)
              {
                 int tt=t[j]+a[j][tp[i]];
                 if (tt>t[tp[i]]) t[tp[i]]=tt;
                 if (tt>time) time=tt;
              }
          }
          
          printf("%d\n",time);
    }
    
    return 0;
}


HDU 4109是一道经典的算法题目,题目名称为“Agent J”。这道题目主要考察的是图论中的最短路径算法,特别是Dijkstra算法的应用。 题目描述: 在一个有向图中,给定起点和终点,求从起点到终点的最短路径。如果存在多条最短路径,输出字典序最小的路径。 解题思路: 1. 使用Dijkstra算法计算从起点到终点的最短路径。 2. 在Dijkstra算法的基础上,使用优先队列来确保找到的路径字典序最小。 3. 使用一个数组来记录每个节点的前驱节点,以便最后可以回溯出完整的路径。 代码实现: ```java import java.util.*; public class Main { static class Edge { int to, weight; Edge(int to, int weight) { this.to = to; this.weight = weight; } } static class Node implements Comparable<Node> { int id, dist; Node(int id, int dist) { this.id = id; this.dist = dist; } @Override public int compareTo(Node other) { return this.dist - other.dist; } } public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int T = scanner.nextInt(); while (T-- > 0) { int n = scanner.nextInt(); int m = scanner.nextInt(); List<List<Edge>> graph = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i <= n; i++) { graph.add(new ArrayList<>()); } for (int i = 0; i < m; i++) { int from = scanner.nextInt(); int to = scanner.nextInt(); int weight = scanner.nextInt(); graph.get(from).add(new Edge(to, weight)); } int start = scanner.nextInt(); int end = scanner.nextInt(); int[] dist = new int[n + 1]; Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); dist[start] = 0; int[] prev = new int[n + 1]; Arrays.fill(prev, -1); PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(); pq.offer(new Node(start, 0)); while (!pq.isEmpty()) { Node current = pq.poll(); if (current.id == end) break; if (current.dist > dist[current.id]) continue; for (Edge edge : graph.get(current.id)) { if (dist[edge.to] > current.dist + edge.weight) { dist[edge.to] = current.dist + edge.weight; prev[edge.to] = current.id; pq.offer(new Node(edge.to, dist[edge.to])); } else if (dist[edge.to] == current.dist + edge.weight && prev[edge.to] > current.id) { prev[edge.to] = current.id; } } } if (dist[end] == Integer.MAX_VALUE) { System.out.println(-1); } else { List<Integer> path = new ArrayList<>(); int current = end; while (current != -1) { path.add(current); current = prev[current]; } Collections.reverse(path); for (int i = 0; i < path.size(); i++) { System.out.print(path.get(i) + (i < path.size() - 1 ? " " : "\n")); } } } scanner.close(); } } ```
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