【PTA】7-35 城市间紧急救援(Dijkstra最短路)

本文介绍了一种基于改进Dijkstra算法的城市间紧急救援路径规划方法。该算法能在找到最短路径的同时,计算出能召集的最大救援队数量。通过实例演示了算法的具体实现过程。

7-35 城市间紧急救援 (25 分)
作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图。在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路。每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上。当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队。

输入格式:
输入第一行给出4个正整数N、M、S、D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (N−1);M是快速道路的条数;S是出发地的城市编号;D是目的地的城市编号。

第二行给出N个正整数,其中第i个数是第i个城市的救援队的数目,数字间以空格分隔。随后的M行中,每行给出一条快速道路的信息,分别是:城市1、城市2、快速道路的长度,中间用空格分开,数字均为整数且不超过500。输入保证救援可行且最优解唯一。

输出格式:
第一行输出最短路径的条数和能够召集的最多的救援队数量。第二行输出从S到D的路径中经过的城市编号。数字间以空格分隔,输出结尾不能有多余空格。

输入样例:
4 5 0 3
20 30 40 10
0 1 1
1 3 2
0 3 3
0 2 2
2 3 2
输出样例:
2 60
0 1 3

思路分析:

在原Dikjstra算法里加上对救援人数的更新即可。这道题一开始只拿了18分,原因是没考虑到最短路径条数需要继承上一个顶点的条数。假设 0->1 有3条最短路径,则cnt[1] = 3. 1->3有一条路径,但是0 ->1 -> 3 也有3条路径,所以cnt[3] = cnt[1] + cnt[3]; 这个坑点比较细微,没考虑到…
以下是AC代码

#include <iostream>
#include <cstring>
#define MAX 505
using namespace std;

int map[MAX][MAX];
int dis[MAX];	//S到i最短距离 
int vis[MAX];	
int psn[MAX];	//i城的人数 
int val[MAX];	//S到i城的人数 
int cnt[MAX];	//最短路径条数 
int path[MAX];	//path[i] = x 表示i的父结点是x 
int N, M, S, D;

void Dijkstra(int S)
{
   
   
	memset(dis
### 问题背景与含义 “7 - 5 城市间紧急救援”通常是数据结构与算法课程里的一个经典问题,一般会在课程作业、实验或者算法竞赛中出现。该问题主要围绕图论展开,核心是在一个表示城市网络的图中,从一个城市出发到另一个城市进行紧急救援,要找出最短路径,同时考虑每个城市所拥有的救援队伍数量。 ### 问题描述 给定一个城市网络,以图来表示,图中的节点代表城市,边代表城市之间的道路,每条边有对应的权重表示道路的长度。每个城市有一定数量的救援队伍。当某个城市发生紧急情况时,需要从指定的起始城市派出救援队伍前往目标城市。要求找到从起始城市到目标城市的最短路径,若存在多条最短路径,选择救援队伍数量多的那条路径。 ### 解决思路 一般使用 Dijkstra 算法来解决这个问题。Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图或无向图中单源最短路径的贪心算法,其基本步骤如下: 1. 初始化:设定起始城市的距离为 0,其他城市的距离为无穷大;起始城市的救援队伍数量为其本身的救援队伍数量,其他城市的救援队伍数量初始化为 0;标记所有城市为未访问状态。 2. 选择当前距离起始城市近且未访问过的城市 u。 3. 对于城市 u 的所有邻接城市 v,如果通过 u 到达 v 的距离比当前记录的 v 的距离更短,则更新 v 的距离,同时更新 v 的救援队伍数量(加上 u 的救援队伍数量);如果距离相等,但通过 u 到达 v 能获得更多的救援队伍数量,则更新 v 的救援队伍数量。 4. 标记城市 u 为已访问。 5. 重复步骤 2 - 4,直到目标城市被访问或者所有可达城市都被访问。 ### 代码示例(Python 实现) ```python import heapq def dijkstra(graph, start, end, teams): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 num_teams = [0] * n num_teams[start] = teams[start] paths = [0] * n paths[start] = 1 visited = [False] * n pq = [(0, start)] while pq: d, u = heapq.heappop(pq) if visited[u]: continue visited[u] = True for v, w in graph[u]: if not visited[v]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w num_teams[v] = num_teams[u] + teams[v] paths[v] = paths[u] heapq.heappush(pq, (dist[v], v)) elif dist[u] + w == dist[v]: paths[v] += paths[u] if num_teams[u] + teams[v] > num_teams[v]: num_teams[v] = num_teams[u] + teams[v] return dist[end], num_teams[end], paths[end] # 示例数据 graph = [ [(1, 1), (2, 2)], [(0, 1), (3, 3)], [(0, 2), (3, 1)], [(1, 3), (2, 1)] ] teams = [10, 20, 30, 40] start = 0 end = 3 distance, total_teams, num_paths = dijkstra(graph, start, end, teams) print(f"短距离: {distance}") print(f"救援队伍数量: {total_teams}") print(f"最短路径数量: {num_paths}") ```
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