hdoj2066 一个人的旅行(dijstra——floyd)

利用XGBoost实现短期电力负荷预测 本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷,时间片为每分钟这里我们定义了XGB模型作为实例,来进行模型训练,之后我们会对其使用网格搜索找到最优的参数。 阅读详情

一个人的旅行

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 24812    Accepted Submission(s): 8605


Problem Description
虽然草儿是个路痴(就是在杭电待了一年多,居然还会在校园里迷路的人,汗~),但是草儿仍然很喜欢旅行,因为在旅途中 会遇见很多人(白马王子,^0^),很多事,还能丰富自己的阅历,还可以看美丽的风景……草儿想去很多地方,她想要去东京铁塔看夜景,去威尼斯看电影,去阳明山上看海芋,去纽约纯粹看雪景,去巴黎喝咖啡写信,去北京探望孟姜女……眼看寒假就快到了,这么一大段时间,可不能浪费啊,一定要给自己好好的放个假,可是也不能荒废了训练啊,所以草儿决定在要在最短的时间去一个自己想去的地方!因为草儿的家在一个小镇上,没有火车经过,所以她只能去邻近的城市坐火车(好可怜啊~)。
 

Input
输入数据有多组,每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个,草儿想去的地方有D个;
接着有T行,每行有三个整数a,b,time,表示a,b城市之间的车程是time小时;(1=<(a,b)<=1000;a,b 之间可能有多条路)
接着的第T+1行有S个数,表示和草儿家相连的城市;
接着的第T+2行有D个数,表示草儿想去地方。
 

Output
输出草儿能去某个喜欢的城市的最短时间。
 

Sample Input
6 2 3 1 3 5 1 4 7 2 8 12 3 8 4 4 9 12 9 10 2 1 2 8 9 10
 

Sample Output
9
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define INF 0x6ffffff
#include<algorithm>
using namespace std;
int cost[1010][1010];
int used[1010];
int dis[1010];
int n;
void dij(int x)
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		used[i]=false;
		dis[i]=INF;
	}
	dis[x]=0;
	while(true)
	{
		int v=-1;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(used[i]==0&&(v==-1||dis[v]>dis[i]))
			v=i;
		}
		if(v==-1)
		break;
		used[v]=true;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		dis[i]=min(dis[i],dis[v]+cost[v][i]);
	}
}
	int main()
	{
		int t,s,d,i,a,b,c,j,str1[1100],str2[1100];
		while(~scanf("%d%d%d",&t,&s,&d))
		{
			n=0;
		for(i=0;i<1010;i++)
		for(j=0;j<1010;j++)
		cost[i][j]=INF;
			for(i=1;i<=t;i++)
			{
				scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);//关键所在找出最大的标号城市,即所谓有多少城市 
				if(a>n)
				n=a;
				if(b>n)
				n=b;
				if(cost[a][b]>c)
				cost[a][b]=cost[b][a]=c;	
			}
		
			for(i=0;i<s;i++)
			scanf("%d",&str1[i]);
			for(i=0;i<d;i++)
			scanf("%d",&str2[i]);
			int min=INF;
			for(i=0;i<s;i++)//一个个比较找出时间最短的 
			{
				dij(str1[i]);
			for(j=0;j<d;j++)
				if(min>=dis[str2[j]])
					min=dis[str2[j]];
			}
			printf("%d\n",min);
		}
		return 0;
}
floyd
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x6ffff
int cost[1010][1010];
int n;
void floyd()
{
	int i,k,j;
	for(k=1;k<=n;k++)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(cost[k][i]==INF)
			continue;
			for(j=1;j<=n;j++)
			{
				cost[i][j]=min(cost[i][j],cost[i][k]+cost[k][j]);
			}
		}
	}
}
int main()
{
	int t,s,d;
    while(scanf("%d%d%d",&t,&s,&d)!=EOF)
    {   n=0;
        for(int i=1;i<=1001;i++)
            for(int j=1;j<=1001;j++)
            if(i==j) cost[i][j]=0;
            else    cost[i][j]=INF;
        int a,b,c;
        for(int i=1;i<=t;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(cost[a][b]>c)
                cost[a][b]=cost[b][a]=c;
                if(b>n) n=b;
                if(a>n) n=a;
        }
        floyd();
        int min=INF;
        int st[1000],e[1000];
        for(int i=0;i<s;i++)
            scanf("%d",&st[i]);
        for(int i=0;i<d;i++)
            scanf("%d",&e[i]);
        for(int i=0;i<s;i++)
            for(int j=0;j<d;j++)
            if(cost[st[i]][e[j]]<min) min=cost[st[i]][e[j]];
        printf("%d\n",min);

    }
}


揭秘LLM如何预测下一个词 Transformer结构的大语言模型(LLM)通过自回归训练学习预测下一个词汇,其核心能力源自权重矩阵的动态优化。自注意力层的Wq/Wk/Wv矩阵捕捉语义关联,前馈网络的W1/W2矩阵进行非线性特征提取,LM Head的W_{lm}矩阵将语义映射到词汇概率。训练过程中,这些矩阵通过反向传播不断调整,最终使模型能够根据上下文(如"我"→"爱")生成合理的后续词汇。这种基于矩阵变换的数学机制是LLM智能生成文本的本质原因。(150字) 阅读详情

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JINKELA_
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