[P1613] 跑路 (倍增+Floyd)

本文介绍了一种结合倍增与Floyd算法解决特定最短路径问题的方法。小A利用空间跑路器在有限时间内从家到公司,算法需考虑跑路器的特殊性质,即每秒可跑2^k千米,通过两次Floyd算法实现路径优化。

题意:小A要求每天早上在6:00之前到达公司,否则这个月工资清零。可是小A偏偏又有赖床的坏毛病。于是为了保住自己的工资,小A买了一个十分牛B的空间跑路器,每秒钟可以跑2^k千米。当然,这个机器是用longint存的,所以总跑路长度不能超过maxlongint千米。小A的家到公司的路可以看做一个有向图,小A家为点1,公司为点n,每条边长度均为一千米。小A想每天能醒地尽量晚,所以让你帮他算算,他最少需要几秒才能到公司。数据保证1到n至少有一条路径。

解法:倍增+Floyd;

1.倍增;题目说跑路器每秒可以跑2^k千米,所以可以很自然地想到倍增;设 f[i][j][k]表示从 i点到 j点是否可以经过 2^k地路程走到,如果是,就将 f[i][j][k]赋值为 1;

2.Floyd;看到题目给的 n那么小,Floyd又好写……;第一次 Floyd用来初始化 f[i][j][k],第二次 Floyd用来 dp求最小次数;

附上代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 86;
const int inf = 0x3f3f3f3f;

int n,m;
int a[N][N][N];
int f[N][N];

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    memset(f,inf,sizeof(f));
    for(int i=1;i<=m;++i){
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        a[x][y][0]=f[x][y]=1;
    }
    for(int cnt=1;cnt<=64;++cnt)
    for(int k=1;k<=n;++k)
    for(int i=1;i<=n;++i)
    for(int j=1;j<=n;++j)
        if(a[i][k][cnt-1]&&a[k][j][cnt-1]) a[i][j][cnt]=f[i][j]=1;
    for(int k=1;k<=n;++k)
    for(int i=1;i<=n;++i)
    for(int j=1;j<=n;++j) f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);
    printf("%d",f[1][n]);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nnezgy/p/11502690.html

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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