Jzzhu and Cities CodeForces - 450D

本文介绍了一种基于图论的最短路径优化算法,通过已知的最短路径信息进一步优化节点之间的距离,实现了对图中特定节点路径的有效缩短。
题目链接 


思路: 其实本题就是给你一些假设的最短路,问这些最短路是否可以被进一步变短。

一开始没有去考虑到,已经成为最短路的点可以去松弛其他的点。

#include <cstring>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <queue>

using namespace std; 
 
const int N = 1e5+10; 
const long long inf = 1e18; 
struct node {
	long long dis; 
	int index;
	node(int x,long long y ) {
		index = x; dis = y ;
	}
	bool operator < (const node &a) const {
		return dis>a.dis; 
	}
};
struct Edge{
	int to; 
	long long dis; 
};
Edge edge[N*6]; 
bool vis[N];
long long dis[N];
priority_queue<node> que; 
int n,m,k; 
int head[N]; 
int nex[6*N];
int cnt=0; 
bool flag[N]; 
 
void add(int x,int y,long long w )  {
	edge[cnt].to = y; 
	edge[cnt].dis = w; 
	nex[cnt] = head[x]; 
	head[x] = cnt; 
	
	++cnt; 
	edge[cnt].to = x; 
	edge[cnt].dis = w; 
	nex[cnt] = head[y]; 
	head[y] = cnt; 
	
	++cnt; 
}
int main()
{
	int a,b; 
	int count = 0;
	int tx;
	long long w;   
	node temp(0,0); 
	
	cin>>n>>m>>k;
	memset( head,-1,sizeof(head) );
	memset( vis,false,sizeof(vis) ); 
	
	for ( int i=1; i<=n;i++ ) 
		dis[i] = inf;  
	for ( int i=0; i<m; i++ ) {
		scanf("%d%d",&a,&b); cin>>w;
		add( a,b,w );  
	}
	
	for ( int i=0; i<k; i++ ) {
		scanf("%d",&a);cin>>w;  
		flag[a] = true ; 
		if ( dis[a]==inf ) dis[a] = w; 
		else {
			count++; 
			if ( w<dis[a] ) dis[a] = w; 
		}
	}  
	for ( int i=1; i<=n; i++ ) {
		if ( dis[i]!=inf ) {
			que.push(node(i,dis[i])); 
		}
	}
	 
	dis[1] = 0; 
	que.push(node(1,0));  
	while( !que.empty() ) { 
		temp = que.top();  
		que.pop(); 
		tx = temp.index; 
		
		if ( vis[tx]==false ) {
			vis[tx] = 1 ; 
			for ( int i=head[tx]; i!=-1 ; i=nex[i] ) {
				if ( dis[tx]+edge[i].dis <= dis[edge[i].to] ) {
					if ( flag[edge[i].to] ) {
						flag[edge[i].to]=0;
						++count;
					}
					dis[edge[i].to] = dis[tx]+edge[i].dis; 
					que.push( node( edge[i].to , dis[edge[i].to]));
				}	
			} 
		}	
	}
	cout<<count<<endl; 
	return 0; 
}



内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值