迪杰斯特拉

迪杰斯特拉是一个经典的图论算法
利用优先队列优化使复杂度由n*n优化到n*logm


struct SP{
    int dis[M];
    typedef pair<int,int> P;
    priority_queue<P,vector<P>,greater<P> >q;
    void dij(int x){
        memset(dis,-1,sizeof(dis));
        dis[x]=0;
        q.push(P(0,x));
        while(!q.empty()){
            P p=q.top();q.pop();
            int v=p.second;
            if(dis[v]<p.first)continue;
            SFOR(i,0,edge[v].size()){
                int x=edge[v][i].to;
                if(dis[x]==-1||dis[x]>dis[v]+edge[v][i].cost){
                    dis[x]=dis[v]+edge[v][i].cost;
                    q.push(P(dis[x],x));
                }
            }
        }
    }
}T1;
内容概要:本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码,涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用,详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如,利用SolidWorks API设计机械结构,通过PLC控制系统模拟生产流程,使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测,以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群:具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员,尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标:①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现;②提供完整的代码框架,便于修改和扩展以适应不同的应用场景;③作为教学或科研项目的参考资料,用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及多个学科领域的知识,如机械设计、电气控制、数据分析等。因此,在学习过程中,建议读者结合实际操作,逐步理解每个模块的功能和原理,并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时,可以参考提供的文献资料,深入研究相关理论和技术背景。
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