codeforces 1196F K-th Path

本文深入探讨了K-thPath算法,这是一种在无向连通图中寻找从源点出发的第k条最短路径的算法。通过使用优先队列和图的遍历,算法能够有效地找到目标路径。代码示例展示了如何实现这一算法,并通过实例验证其正确性。

K-th Path
题目大意
一个 n n n 个点 m m m 条边的无向连通图,给你 n n n 个点, m m m 条边,输出无向图中单源最短路径第 k k k 小的值。 m m m 条边,给出点 x x x y y y 以及权值 w w w,点 x x x y y y 和点 y y y x x x 只会计算一次。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=(int)1e6+100;
int n,m,k,q[maxn],cnt,tot,h[maxn],p,vis[maxn],v,num;
ll dis[maxn],ans[maxn];
queue<int>Q;

struct kk{
	int x,y;ll w;
	bool operator<(const kk &a)const{
	    return w<a.w;
    }
}a[maxn];

struct node{
    int to,next;
    ll w;
}edge[maxn<<1];

void add(int x,int y,ll z)
{
    edge[++tot].to=y;
    edge[tot].next=h[x];
    edge[tot].w=z;
    h[x]=tot;
}
int main()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	for(int i=1;i<=m;++i) scanf("%d%d%lld",&a[i].x,&a[i].y,&a[i].w);
	sort(a+1,a+m+1);
	for(int i=1;i<=k;++i) q[++cnt]=a[i].x,q[++cnt]=a[i].y,add(a[i].x,a[i].y,a[i].w),add(a[i].y,a[i].x,a[i].w);
	sort(q+1,q+cnt+1);
	cnt=unique(q+1,q+cnt+1)-q-1;
	for(int i=1;i<=cnt;++i){
		int u=q[i];
		for(int j=1;j<=cnt;++j) dis[q[j]]=(ll)1e18;
		dis[u]=0; Q.push(u);
		while (!Q.empty()){
			p=Q.front(),Q.pop();vis[p]=0;
			for (int k=h[p];k;k=edge[k].next)
				if(dis[v=edge[k].to]>dis[p]+edge[k].w){
					dis[v]=dis[p]+edge[k].w;
					if (!vis[v]) Q.push(v),vis[v]=1;
				}
		}
		for(int j=1;j<=cnt;++j) if(i<j) ans[++num]=dis[q[j]];
	}
	sort(ans+1,ans+num+1);
	printf("%lld\n",ans[k]);
	return 0;
}
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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