两种次短路

次短路 两种做法 洛谷2865 方法一: 解法:通过正向1—n求所有点到点1的距离,然后反响向求出所有点到点n的最短距离。然后我们来枚举每一条边,然后找出D=dis[0][u]+w(u,v)+dis[1][v]比最短路径大的中最小的一个就是次短路径。 原因:因为次短路一定至少有一条边和最短路的不一样,我们通过枚举任意一条边,强制一条路一定从这里过。并且这条路的两个端点到1,N两个点的距离是保证最短的。因此当我们找到次短路跟最... 阅读详情

次短路:最短路外的另一条最短路

两种次短路:

  1. 可经过重复顶点。
  2. 不可经过重复顶点。


如图所示

  1. 1->2->1->2->3
  2. 1->3

对于第一种次短路直接再加一个数组一起更新即可。
对于第二种次短路,需要记录下最短路的顶点,然后枚举这条路上的每一个相邻顶点,使得次短路不经过这两点之间的边。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define FOR0(a,b) for(int i = a; i < b; ++i)
#define FORE(a,b) for(int i = a; i <= b; ++i)
typedef long long ll;
typedef pair<int,double> pii;
const int maxn = 600;
struct Point{
   
   
	int x,y;
}p[maxn];
vector<pii> G[maxn];

double dist(Point a, Point b) {
   
   
	return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
}
void add(int u, int v, double w) {
   
   
	G[u].push_back(pii(v,w
python机器人编程——用pytorch实现六轴机械臂的正向和逆向数值解算,及python算法解析 前面对六轴(或多轴)机械臂进行了一些研究,特别是利用几何进行简化,实现逆解,来完成比较简单的搬用任务。然而,如果需要比较精确的操作任务,可能需要更加复杂的机械臂解算。其中比较复杂的是数值解算,这种解算往往涉及到比较复杂的机器人运动等原理知识,比较难以上手。但是,python的生态挺全面,已经有很多牛人实现了数值解法,但是去看他们的代码,还是觉得费劲。此外,随着深度神经网络的兴起,很多是用建立深度学习神经网络,去利用机械臂输入输出的大数据,训练机械臂的控制模型,这个上手也比较慢。 阅读详情

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