dfs + 最短路

这篇博客讨论了一道题目,涉及阿达莱王国的n个城市和双向公路网络。东京泽需要通过最短路径到达克拉丽斯所在的n市,而克拉丽斯计划破坏k条道路来延迟东京泽的行程。德松子在道路被破坏后寻找新的最短路径。解决方案是通过DFS配合最短路算法,暴力求解爆炸后从城市1到n的最短路径最大可能长度。

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题意

阿达莱王国有n座从1到n的城市。由于交通便利,任何两个城市之间都有一条双向公路。东京泽住在第一城。魔术师克拉丽斯住在n市,由于考试马上就要举行了,东京希望尽快营救CJB,所以她会选择最短的路径到达n市。
克拉里斯也听到了这个消息,害怕受到惩罚,所以他决定通过在他选择的k条道路上进行爆炸,使这些道路失去双向运输的能力,从而使德川泽慢下来,因为这可以为他有足够的时间准备对付东崎的强大魔法铺平道路。
德松子知道一些道路会被摧毁,并能立即识别出它们在哪里,但她没有办法阻止这次爆炸,所以她选择在克拉里斯完成爆炸后沿着最短的路径前进。
现在克拉里斯想知道,爆炸结束后,从城市1到城市n的最短路径的最长可能长度是多少。

思路

每次跑一边最短路,dfs删去每条最短路的每一条边,回溯,暴力求解。
具体操作见代码。

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define T int t;scanf("%d", &t);while(t--)
using namespace std;
const ll mod = 1e9+7;
const int maxn = 2e5+5;
int n,k;
int edge[55][55];
int dis[55];	
int ans;
int vis[55];
void dfs(int step){
   
	// cout << step << endl;
	int pre[55];		//存路径数组
	for
### 短路径算法 DFS vs BFS 的适用场景 #### 广度优先搜索 (BFS) 对于无权而言,在寻短路径方面,广度优先搜索表现得尤为出色。由于其按层次逐层扩展节点的方式,当首次抵达目标节点时即可保证所到的是从起点到终点之间距离短的一条路径[^1]。 ```python from collections import deque def bfs_shortest_path(graph, start, goal): visited = set() queue = deque([(start, [start])]) while queue: vertex, path = queue.popleft() if vertex == goal: return path for neighbor in graph[vertex]: if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append((neighbor, path + [neighbor])) return None ``` #### 深度优先搜索 (DFS) 相比之下,深度优先搜索更适合用于解决连通性和拓扑排序等问题而非短路径计算。尽管可以通过修改标准的DFS实现来追踪路径长度并尝试短路线,但这通常不是优解法,因为DFS可能会陷入较长甚至无限循环的分支中无法自拔[^3]。 ```python def dfs_shortest_path(graph, current, goal, visited=None, path=None): if visited is None: visited = set() if path is None: path = [] visited.add(current) path.append(current) if current == goal: return path shortest = None for next_node in graph[current] - visited: new_path = dfs_shortest_path(graph, next_node, goal, visited.copy(), path[:]) if new_path and (not shortest or len(new_path) < len(shortest)): shortest = new_path return shortest ``` 在加权的情况下,为了获得更精确的结果,则应考虑采用专门设计用来处理带权重边的算法如 Dijkstra 或者 Bellman-Ford 来代替简单的 BFS 和 DFS 方法[^4]。
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