poj1062

           看似很简单的一道中文题目,着实花了不少时间,看了大牛的解题思路,

才发现自己的思路完全不清晰,只有一个很模糊的大概,下面切入正题。


            这道题有两种方法可以用,可以用最短路 Dijkstra 算法 ,也可以DFS 搜索


先说一说 Dijkstra 方法:

           每种物品都看成一个结点,包括聘礼为第一件结点。这样,将兑换需要的金币

看成每条边的权值,这样就可以构造出一个图,在等级范围内进行筛选和连接。

需要注意的是以下两点:


           1 :这个图是逆向构造的,在逆向的情况下,利用Djikstra算法得到取代第一个

结点的值。如果正向构造,很容易混乱可取代和取代不了的情况金币。起初的想法就

是正向构造,然后一直为这个纠结,看了大牛的日志恍然大悟,想问题应该由简入繁,

这样思路才能逐渐清晰起来。


           2: 这道题很重要的也是这个等级限制,苦苦纠结于怎么表达这个限制,看了

别人的日志发现,自己构造的方法复杂而不容易表达,很混乱。

*由于酋长的等级不一定是最高的,所以在不同的等级下,需要考虑假设每个结点在

最高等级(最低等级)下的得出的最小值。

 

          3:0x7fffffff表示int型的最大值。

                #define   INF   0x7fffffff

               memset(data,INF,sizeof(data));

                      此时data数组里所有的值为-1  


代码如下:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
#define inf 0x7fffffff
bool visit[150];
int price[150][150];
int m,n;
int num[150];
int dist[150];
int level[150];
void init()
{
     memset(price,inf,sizeof(price));
     memset(num,0,sizeof(num));
     memset(level,0,sizeof(level));
     cin >> m >> n;
     for(int i=1; i<=n; i++)
     {
          cin >> price[0][i] >> level[i] >> num[i];
          for(int j = 1; j <= num[i]; j++)
          {
               int t,l;
               cin >> t >> l;
               price[t][i] = l;
          }
     }
     return ;
}
int Dijkstra()
{
     int i,j;
     for(i=1;i<=n;i++)
          dist[i]=price[0][i];
     for(i=1;i<=n;i++)
     {
          int ans=0,min=inf;
          for(j=1;j<=n;j++)
               if(dist[j]<min&&!visit[j])
               {
                    min=dist[j];
                    ans=j;
               }
          if(ans==0)
               break;
          visit[ans]=true;
          for(j=1;j<=n;j++)
               if(!visit[j]&&price[ans][j]>0&&dist[j]>dist[ans]+price[ans][j])
                     dist[j]=dist[ans]+price[ans][j];
     }
     return dist[1];
}

int main()
{
     int temp,minprice=inf,i,j;
     init();
     for(i=1;i<=n;i++)
     {
          int lev=level[i]; //设置当前等级为最高等级
          for(j=1;j<=n;j++)
          {
               if(lev<level[j]||lev-level[j]>m))
                    visit[j]=true;
               else
                    visit[j]=false;
          }
          temp=Dijkstra();
          minprice=minprice<temp? minprice:temp;
     }
     cout << minprice << endl;
     return 0;
}





内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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