计蒜客Bounty Hunter多路dp

本文探讨了旅行商问题的动态规划解决方案,通过构造双人旅行模型,以求得从左至右再返回起点的最短路径。适用于特定条件下的路径优化问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:

Spike is a bounty hunter and he is currently tracking a criminal! To investigate he uses his spaceship, the Swordfish II, and travels to Ndifferent places on 2D Euclidean space before returning to his crew at the starting location with all the information he has gathered. The starting location is the leftmost place (with the lowest x-coordinate) and Spike wants to travel to everyeveryother place before returning. However space fuel costs a lot of Woolongs and Spike would rather spend his money on special beef with bell peppers. Therefore he wants to travel the minimum possible distance.

On top of that he is being chased by the Red Dragon crime syndicate. To make sure they don’t catch him he can only visit places in increasing order of their xx-coordinate until he reaches the rightmost place (with the largest x-coordinate), then he can turn around and visit places in decreasing order of their x-coordinate until he reaches his starting location again.

Input

The input starts with an integer T(1≤T≤100) specifying the number of test cases that follow.

Each test case consists of an integer N(2≤N≤512) specifying the number of places in the tour.

The coordinates of these places are given as integers in the next NN lines, xx-coordinate first, yy-coordinate second (0≤x,y≤5000).

The places are given in ascending order of the x-coordinate.

Every place has a unique x-coordinate.

Output

For each test case, output on a single line the minimum travel distance needed to complete the tour.

Your output should have an absolute or relative error of at most 10^-2

样例输入
2
5
0 1
1 2
2 0
3 2
4 1
3
100 1
200 1
300 1
样例输出
9.300563079746
400

大概意思就是给T组样例,每组样例有n个地方,从最左边开始,从左往右走到最右边,再从最右边返回到最左边,每个点有且经过一次,求最短路径

思路:

​ 我们找一个人从起点开始绕一圈的最短路,其实就是找两个人从起点到达终点(两个人除了终点和起点,不能经过相同的点)路径和的最小值。这是一个旅行商问题。由于505数值太大,因此可以用多路dp来求解

​ 我们设dp【i】【j】保证第一个人到达i点,第二个人到达j点,i < j且j之前的所有点都经过的最小花费,有关递推式在代码中有标注

代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;

struct node {
    double x, y;
}point[550];

bool zfq (node A, node B) {
    return A.x < B.x;
}

double sq(node A, node B) {
    return sqrt((A.x - B.x) * (A.x - B.x) + (A.y - B.y) * (A.y - B.y));
}

double dp[550][550];      //dp[i][j]保证第一个到达i点,第二个人到达j点,i < j且j之前的所有点都经过的最小花费
double d[550][550];

int main() {
    int T, n;
    scanf("%d", &T);
    while (T--) {
        double ans = inf;
        scanf("%d", &n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            scanf("%lf%lf", &point[i].x, &point[i].y);
        }
        sort(point, point + n, zfq);
        for (int i = 0; i < n; i ++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                dp[i][j] = inf;
                d[i][j] = sq(point[i], point[j]);
            }
        }
        dp[0][1] = d[0][1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                dp[j][j + 1] = min (dp[j][j + 1], dp[i][j] + d[i][j + 1]);//可能是i走到j+1
                dp[i][j + 1] = min (dp[i][j + 1], dp[i][j] + d[j][j + 1]);//也可能是j走到j+1
            }
        }
        for (int i = 0; i < n - 1; i ++) {
            ans = min(ans, dp[i][n - 1] + d[i][n - 1]);	//由于i<j,所以需额外加一个for循环求dp[n-1][n-1]的最小值
        }
        printf("%f\n", ans);
    }
    return 0;
}

转载请注明出处!!!

如果有写的不对或者不全面的地方 可通过主页的联系方式进行指正,谢谢

基于数据挖掘的音乐推荐系统设与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估,减轻主控制器的算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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