hdu 2544 最短路

用迪杰斯特拉或者flyod皆可。

传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2544

迪杰斯特拉版本:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

const int MAXN=105;
const int INF=0x3f3f3f3f;
bool vis[MAXN];
int pre[MAXN];
int cost[MAXN][MAXN];
int lowcost[MAXN];

void Init(){
    memset(cost,0x3f,sizeof(cost));
}

void Dijkstra(int n,int beg){
    for(int i=0;i<n;i++){
        lowcost[i]=INF;vis[i]=false;pre[i]=-1;
    }
    lowcost[beg]=0;
    for(int j=0;j<n;j++){
        int k=-1;
        int Min=INF;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(!vis[i]&&lowcost[i]<Min){
                Min=lowcost[i];
                k=i;
            }
        }
        if(k==-1)break;
        vis[k]=true;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(!vis[i]&&lowcost[k]+cost[k][i]<lowcost[i]){
                lowcost[i]=lowcost[k]+cost[k][i];
                pre[i]=k;
            }
        }
    }
}

void Debug_cost(int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<n;j++){
            printf("%d ",cost[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

void Input(){
    int n,m;
    while(scanf("%d %d",&n,&m),n+m){
        int tempa,tempb,tempr;
        Init();
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d %d %d",&tempa,&tempb,&tempr);
            tempa --; tempb --;
            if(cost[tempa][tempb]>tempr){
                cost[tempa][tempb] = tempr;
                cost[tempb][tempa] = tempr;
            }
        }
        //Debug_cost(n);
        Dijkstra(n,0);
        printf("%d\n",lowcost[n-1]);
    }
}

void File(){
    freopen("a.in","r",stdin);
    freopen("a.out","w",stdout);
}

int main(void){
//    File();
    Input();
    return 0;
}

flyod版本:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

int d[105][105];

void Input(){
    int n,m;
    while(scanf("%d %d",&n,&m),n+m){
        int tempa,tempb,tempr;
        memset(d,0x3f,sizeof(d));
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d %d %d",&tempa,&tempb,&tempr);
            tempa --;tempb--;
            if(d[tempa][tempb]>tempr){
                d[tempa][tempb] = tempr;
                d[tempb][tempa] = tempr;
            }
        }
        for(int k=0;k<n;k++){
            for(int i=0;i<n;i++){
                for(int j=0;j<n;j++){
                    if(d[i][j]>d[i][k]+d[k][j]){
                        d[i][j] = d[i][k] + d[k][j];
                    }
                }
            }
        }
        printf("%d\n",d[0][n-1]);
    }
}

void File(){
    freopen("a.in","r",stdin);
    freopen("a.out","w",stdout);
}

int main(void){
//    File();
    Input();
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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