HDU 1874-畅通工程续

本文介绍了一种基于Dijkstra算法解决最短路径问题的方法。通过具体实例,详细展示了如何使用该算法来找出两点间最短路径的过程。适用于解决城市间的交通路径规划问题。

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2017年10月11日 20:36:43

阅读数:76

畅通工程续

Time Limit : 3000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)

Total Submission(s) : 33   Accepted Submission(s) : 22

Problem Description

某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路。不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多。这让行人很困扰。

现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离。

 

 

Input

本题目包含多组数据,请处理到文件结束。 每组数据第一行包含两个正整数N和M(0<N<200,0<M<1000),分别代表现有城镇的数目和已修建的道路的数目。城镇分别以0~N-1编号。 接下来是M行道路信息。每一行有三个整数A,B,X(0<=A,B<N,A!=B,0<X<10000),表示城镇A和城镇B之间有一条长度为X的双向道路。 再接下一行有两个整数S,T(0<=S,T<N),分别代表起点和终点。

 

 

Output

对于每组数据,请在一行里输出最短需要行走的距离。如果不存在从S到T的路线,就输出-1.

 

Sample Input


 

3 3 0 1 1 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 0 1 1 1 2

 

 

Sample Output


 

2 -1

 

 

 

分析:

简单的 dijkstra 问题

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<string>
#include<string.h>
using namespace std;
#define INF 1<<30
int n,m,s,t;
int map1[205][205];
 
void dijkstra()
{
    int dis[205],vis[205],min1,bj;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=0;i<n;i++)
        dis[i]=map1[s][i];
    vis[s]=1;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        min1=INF;
        for(int j=0;j<n;j++)
            if(dis[j]<min1&&!vis[j])
            {
                bj=j;
                min1=dis[j];
            }
        vis[bj]=1;
        for(int k=0;k<n;k++)
            if(!vis[k]&&dis[k]>dis[bj]+map1[bj][k])
                dis[k]=dis[bj]+map1[bj][k];
    }
    if(dis[t]==INF&&s!=t)
        printf("-1\n");
    else
        printf("%d\n",dis[t]);
}
 
int main()
{
    int a,b,c;
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)///初始化
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                if(i==j)
                    map1[i][j]=0;
                else
                    map1[i][j]=INF;
            }
        }
        while(m--)
        {
            scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
            map1[a][b]=map1[b][a]=min(map1[b][a],c);///避免有多次输入重复路径
        }
        scanf("%d %d",&s,&t);
        dijkstra();
    }
    return 0;
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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