POJ 3268 Silver Cow Party

本文介绍了一种通过两次SPFA算法解决最优路径问题的方法,适用于有向图中寻找从多个起点到指定终点再返回起点的最短往返路径问题。具体实现上,通过边的正反向标识来优化计算过程。

Description
One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbered 1..N is going to attend the big cow party to be held at farm #X (1 ≤ X ≤ N). A total of M (1 ≤ M ≤ 100,000) unidirectional (one-way roads connects pairs of farms; road i requires Ti (1 ≤ Ti ≤ 100) units of time to traverse.
Each cow must walk to the party and, when the party is over, return to her farm. Each cow is lazy and thus picks an optimal route with the shortest time. A cow’s return route might be different from her original route to the party since roads are one-way.
Of all the cows, what is the longest amount of time a cow must spend walking to the party and back?


【题目分析】
巧妙地想法就是把边反过来跑一边,这要n次SPFA变成了2次。我用的方法是用和一的异或值来判断是正向与反向。


【代码】

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int h[1001],ne[200001],to[200001],dis[1001],w[200001],en,inq[1001],ans[1001];
inline void add(int a,int b,int c)
{ne[en]=h[a];to[en]=b;w[en]=c;h[a]=en++;}
inline void SPFA(int s,int tmp)
{
    memset(dis,0x3f,sizeof dis);
    queue<int>q;
    inq[s]=1;q.push(s);dis[s]=0;
    while (!q.empty())
    {
        int x=q.front();q.pop();inq[x]=0;
        for (int i=h[x];i>=0;i=ne[i])
        {
            if (i%2==tmp) continue;
            if (dis[to[i]]>dis[x]+w[i])
            {
                dis[to[i]]=dis[x]+w[i];
                if (!inq[to[i]])
                {
                    inq[to[i]]=1;
                    q.push(to[i]);
                }
            }
        }
    }
}
int main()
{
    memset(h,-1,sizeof h);
    int n,m,k;
    cin>>n>>m>>k;
    for (int i=1;i<=m;++i)
    {
        int a,b,c;
        cin>>a>>b>>c;
        add(a,b,c);
        add(b,a,c);
    }
    SPFA(k,0);
//  for (int i=1;i<=n;++i) cout<<dis[i]<<" "; cout<<endl;
    memcpy(ans,dis,sizeof dis);
    SPFA(k,1);
//  for (int i=1;i<=n;++i) cout<<ans[i]<<" "; cout<<endl;
    int anss=0;
    for (int i=1;i<=n;++i) anss=max(anss,dis[i]+ans[i]);
    cout<<anss<<endl;
}
内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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