基础最短路练习 一 POJ 2387

本文解析了POJ2387题目,通过Dijkstra算法求解无向图中点1到点n的最短路径,并强调了初始化不可达点及考虑重边的重要性。

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很久没做最短路的题目了。

做几道最短路题目,每次被坑的地方用红色写出来,总结一下.....大笑

POJ 2387 :http://poj.org/problem?id=2387

 

无向图, n为1000, 求从点1到点n的最短路大小。

是最基础的最短路问题。

 

这题用Dijkstra做法解决。   

 

两个注意点。 

一、两个不可达的点不要忘记初始化为  INF

二、 此题有重边,如果不考虑重边必然WA!!!!!

 

上Dijkstra代码:

 

 

#include"cstdio"
#include"iostream"
#include"algorithm"
#include"vector"
#include"cstring"
using namespace std;
#define inf 99999999
#define loop(x,y,z) for(x=y;x<z;x++)
#define LL long long

int d[1009];
int n,m;
int pos[1009][1009];
int book[1009];
int main()
{
    int i,j,k,mini;
    scanf("%d%d",&m,&n);

    loop(i,1,n+1)
        loop(j,1,n+1)
        pos[i][j]=(i==j)?0:inf;
    memset(book,0,sizeof book);

    while(m--)
    {
        scanf("%d%d%d",&i,&j,&k);
        if(pos[i][j]>k)
        pos[i][j]=pos[j][i]=k;
    }

    loop(i,1,n+1)d[i]=pos[n][i];

    loop(k,0,n)
    {
        mini=inf;
        loop(i,1,n+1)
        if(!book[i]&&d[i]<=mini)
        {
            mini=d[i];
            j=i;
        }
        book[j]=1;
        loop(i,1,n+1)
        if(d[i]>d[j]+pos[j][i])
            d[i]=d[j]+pos[j][i];
    }
    printf("%d\n",d[1]);
    return 0;
}

 

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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