HDU2544 最短路

最短路

Time Limit : 5000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)
Total Submission(s) : 77   Accepted Submission(s) : 48
Font: Times New Roman | Verdana | Georgia
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Problem Description

在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?

Input

输入包括多组数据。每组数据第一行是两个整数N、M(N<=100,M<=10000),N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地,标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路。N=M=0表示输入结束。接下来M行,每行包括3个整数A,B,C(1<=A,B<=N,1<=C<=1000),表示在路口A与路口B之间有一条路,我们的工作人员需要C分钟的时间走过这条路。
输入保证至少存在1条商店到赛场的路线。

Output

对于每组输入,输出一行,表示工作人员从商店走到赛场的最短时间

Sample Input

2 1
1 2 3
3 3
1 2 5
2 3 5
3 1 2
0 0

Sample Output

3
2


Source

UESTC 6th Programming Contest Online



———————————————————————————————————

最短路裸题,Dijkstra解决


#include <cmath>
#include <queue>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f

int dis[205];
int vis[205];
int mp[205][205];
int m,n;

void djstl()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        dis[i]=mp[1][i];
        vis[i]=0;
    }
    dis[1]=0;
    vis[1]=1;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        int mn=inf,u=-1;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(dis[j]<mn&&vis[j]==0)
            {
                mn=dis[j];
                u=j;
            }
        }
        if(u!=-1)
        {
            dis[u]=mn;
            vis[u]=1;
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(dis[u]+mp[u][j]<dis[j]&&vis[j]==0)
                    dis[j]=dis[u]+mp[u][j];
            }

        }
    }
    if(dis[n]<inf)
        printf("%d\n",dis[n]);
    else
        printf("-1\n");
}



int main()
{
    int u,v,c,st,ed;
   while(~scanf("%d%d",&n,&m)&&(m||n))
   {
       memset(mp,inf,sizeof(mp));
       for(int i=0;i<m;i++)
       {
           scanf("%d%d%d",&u,&v,&c);
           if(mp[u][v]>c)
           mp[u][v]=mp[v][u]=c;
       }
       djstl();
   }
}



潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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