POJ3268Silver Cow Party(最短路)

本文深入探讨了SPFA算法的实现细节,通过一个具体的竞赛题目来展示如何使用SPFA算法求解图中所有节点到指定起点的往返最短路径。文章提供了完整的C++代码示例,包括初始化图结构、添加边、执行SPFA算法以及确定最终答案的过程。

题目链接
以x为起点对正反图分别跑一次最短路,加起来就算出来每个点的往返最短路,取个最小值就是答案

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<queue>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int MAXM=100010;
const int MAXN=1010;
struct edge{
    int v,w,nxt;
}e[2][MAXM<<1];
int h[2][1010];
int dis[2][1010];
int vis[1010];
int cnt[2];
void init(){
    cnt[0]=cnt[1]=0;
    memset(h,-1,sizeof h);
    memset(e,-1,sizeof e);
    memset(dis,INF,sizeof dis);
}
void add(int p,int u,int v,int w){
    e[p][cnt[p]].v=v;
    e[p][cnt[p]].w=w;
    e[p][cnt[p]].nxt=h[p][u];
    h[p][u]=cnt[p]++;
}
void spfa(int p,int st){
    memset(vis,0,sizeof vis);
    queue<int>mq;
    dis[p][st]=0;
    vis[st]=1;
    mq.push(st);
    while(!mq.empty()){
        int u=mq.front();
        vis[u]=0;mq.pop();
        for(int i=h[p][u];~i;i=e[p][i].nxt){
            int v=e[p][i].v;
            int w=e[p][i].w;
            if(dis[p][u]+w<dis[p][v]){
                dis[p][v]=dis[p][u]+w;
                if(vis[v])continue;
                vis[v]=1;mq.push(v);
            }
        }
    }
}
int main(){
    int n,m,x;
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&x)){
        init();
        for(int i=1;i<=m;i++){
            int u,v,w;
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            add(0,u,v,w);
            add(1,v,u,w);
        }
        spfa(0,x);
        spfa(1,x);
        int ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            ans=max(ans,dis[0][i]+dis[1][i]);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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