【最短路】【最优乘车】

本文介绍了一种算法,用于解决H城中从任意起点到指定终点的最少巴士换乘次数问题。通过构建图模型并运用最短路径算法求解,适用于旅游规划等场景。

【题目描述】

        H城是一个旅游胜地,每年都有成千上万的人前来观光。为方便游客,巴士公司在各个旅游景点及宾馆,饭店等地都设置了巴士站并开通了一些单程巴士线路。每条单程巴士线路从某个巴士站出发,依次途经若干个巴士站,最终到达终点巴士站。
  一名旅客最近到H城旅游,他很想去S公园游玩,但如果从他所在的饭店没有一路巴士可以直接到达S公园,则他可能要先乘某一路巴士坐几站,再下来换乘同一站台的另一路巴士, 这样换乘几次后到达S公园。
  现在用整数1,2,…N 给H城的所有的巴士站编号,约定这名旅客所在饭店的巴士站编号为1,S公园巴士站的编号为N。

  写一个程序,帮助这名旅客寻找一个最优乘车方案,使他在从饭店乘车到S公园的过程中换车的次数最少。

【输入格式】

       第一行有两个数字M和N( 1 <= M <= 100 1 < N <= 500),表示开通了M条单程巴士线路,总共有N个车站。从第二行到第M行依次给出了第1条到第M条巴士线路的信息。其中第i+1行给出的是第i条巴士线路的信息,从左至右按运行顺序依次给出了该线路上的所有站号相邻两个站号之间用一个空格隔开。

【输出格式】

       只有一行。如果无法乘巴士从饭店到达S公园,则输出"N0",否则输出你的程序所找到的最少换车次数,换车次数为0表示不需换车即可到达。

【样例输入】                                           【样例输出】

3 7                                                                                       2                                                                                  
6 7
4 7 3 6

2 1 3 5

本题输入剧毒,建边之后跑最短路就可以了,换乘数等于乘车数减1。

#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<stack>
using namespace std;
int n,m;
int g[505][505],cnt=0,a[505];
int x;
char c;
int main()
{
	scanf("%d%d",&m,&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	for(int j=1;j<=n;j++)
	{
		g[i][j]=0x7fffffff/2;
	}
	while(c!='\n') c=getchar();
	c=getchar();
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		cnt=0;
		while(1)
		{
			bool flag=0;
			int res=0,bj=1;
			while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-') bj=-1;if(c=='\n'){c=getchar();flag=1;break;}c=getchar();};
			if(flag) break;
			while(c>='0'&&c<='9'){res=res*10+c-'0'; c=getchar();};
			a[++cnt]=res*bj;
		}
		for(int j=1;j<cnt;j++)
		for(int k=j+1;k<=cnt;k++)
		{
			if(j!=k)
			{
				g[a[j]][a[k]]=1;
			}
		}
	}
/*	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=n;j++) printf("%d ",g[i][j]);
		printf("\n");
	}*/
	for(int k=1;k<=n;k++)
	for(int i=1;i<=n;i++)
	for(int j=1;j<=n;j++)
	{
		if(i!=j&&i!=k&&j!=k&&g[i][j]>g[i][k]+g[k][j]) g[i][j]=g[i][k]+g[k][j];
	}
	if(g[1][n]==0x7fffffff/2) printf("NO");
	else printf("%d",g[1][n]-1);
}


短路问题通常是指在一个有向图中找到两个顶点之间的短路径,比如著名的Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。在C++中,对于大规模数据,Dijkstra算法通常是首选,因为它的时间复杂度相对较低,为O((E+V)logV),其中E是边的数量,V是顶点的数量。 下面是使用Dijkstra算法的C++代码示例(使用优先队列实现),采用了贪心策略: ```cpp #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; struct Edge { int to, weight; }; class Graph { private: vector<vector<Edge>> adj; // 邻接表表示图 public: void dijkstra(int start) { vector<int> dist(V, INT_MAX); // 初始化距离数组 dist[start] = 0; // 设置起点的距离为0 priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; // 优先队列 pq.push({0, start}); // 入队初始节点 while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); for (const auto &edge : adj[u]) { int v = edge.to; int alt = dist[u] + edge.weight; if (alt < dist[v]) { // 更新邻接节点的距离 dist[v] = alt; pq.push({dist[v], v}); } } } // 输出短路径 for (int i = 0; i < V; ++i) { cout << "Shortest distance from node " << start << " to node " << i << ": " << dist[i] << endl; } } }; ``` 在这个代码里,`adj`是一个邻接表,存储了每个节点的所有出边及其权重。`dijkstra()`函数接收起始节点,并通过优先队列持续探索未访问的节点,直到找到所有节点的短路径。
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