【洛谷P3371】【模板】单源最短路径(弱化版)

该博客介绍了弱化版单源最短路径问题,提供了题目背景、描述、输入输出格式及样例,并详细解析了解题思路,主要聚焦于SPFA算法的应用。

【模板】单源最短路径(弱化版)


题目链接:【模板】单源最短路径(弱化版)

题目背景

本题测试数据为随机数据,在考试中可能会出现构造数据让SPFA不通过,如有需要请移步 P4779。

题目描述

如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。

输入格式

第一行包含三个整数 n,m,sn,m,sn,m,s,分别表示点的个数、有向边的个数、出发点的编号。
接下来 mmm 行每行包含三个整数 u,v,wu,v,wu,v,w,表示一条u→v的,长度为w的边。

输出格式

输出一行 nnn 个整数,第 iii 个表示 sss 到第 iii 个点的最短路径,若不能到达则输出 231−12^{31}-1231−1。

输入输出样例

输入

4 6 1
1 2 2
2 3 2
2 4 1
1 3 5
3 4 3
1 4 4

输出

0 2 4 3

解题思路

金典SPAF

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
long long n,p,c,a[81000],b[810000][5];
long long ans[81000],m,d[81000];
long long tot,head[100000];
long long f[10000100],maxn;
void add(int x,int y,int k)
{
	tot++;
	b[tot][1]=x;
	b[tot][2]=y;
	b[tot][3]=k;
	b[tot][4]=head[x];
	head[x]=tot;
}
int main()
{
	cin>>maxn>>c>>n;
	for(int i=1;i<=c;i++)
	{
		int x,y,k;
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&k);
		add(x,y,k);
	}
	for(int i=1;i<=maxn;i++){
		ans[i]=2147483647;
	}
	memset(d,0,sizeof(d));
	int hd=0,tl=1;
	f[1]=n;
	d[n]=1;
	ans[n]=0;
	while(hd<=tl)
	{
		hd++;
		int x1=f[hd];
		for(int j=head[x1];j;j=b[j][4])
			if(ans[b[j][2]]>ans[x1]+b[j][3])
			{
				ans[b[j][2]]=ans[x1]+b[j][3];
				if(d[b[j][2]]==0)
				{
					tl++;
					d[x1]=1;
					f[tl]=b[j][2];
				}
			}
		d[x1]=0;
	}
	for(int j=1;j<=maxn;j++)
	cout<<ans[j]<<" ";
}
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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