PAT L2-1. 紧急救援 (Dijkstra扩展)

最新推荐文章于 2025-03-06 13:53:10 发布
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本文详细介绍了PAT考试中L2-1紧急救援的题目内容，包括城市的应急救援队伍如何通过全国地图上的快速道路前往指定目的地。题目要求求解最短路径并最大化救援队伍数量。输入格式包含城市数、道路数、起始和终点城市，以及各城市的救援队数量和道路长度。输出应给出最短路径数量和路径详情。参考博客提供了题目的解题思路和解决方案。
最低0.47元/天 解锁文章
PTA L2-001紧急救援(Dijkstra算法应用)
不导翁的博客
11-19 3301
L2-001 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
L2-001 紧急救援（最短路）
小谢的博客
03-20 2716
题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805073643683840 思路 我们只需要在跑迪杰斯特拉最短路的时候注意一下松弛操作即可，我们定义 dis[i]dis[i]dis[i] 表示从起点 sss 到 iii 点的最短路径，sum[i]sum[i]sum[i] 表示从 sss 点到 iii 点的最多的救援队数量，cnt[i]cnt[i]cnt[i] 表示从 sss 点到 iii 点的最短路的条数，pre[i]
C语言：L2-001 紧急救援 (25 分) — Dijkstra
WZRbeliever的博客
01-26 4573
文章目录一、题目二、方法11、相关知识点（1）图论（2）迪杰斯特拉算法（Dijkstra）：①概念②图解③代码2、思路（1）输入（2）Dijkstra（3）输出3、代码 一、题目 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
【PAT天梯赛练习集L2-1】紧急救援——SPFA
绝尘
03-24 3828
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
L2-001. 紧急救援
dkgk12781的博客
08-12 150
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; int const MAX = 505; int const INF = 0x3fffffff; int mp[MAX][MAX], val[MAX], path[MAX], dis[MAX], re[MAX], totval[MA...
L2-001. 紧急救援-PAT团体程序设计天梯赛GPLT（Dijkstra算法）
柳婼 の blog
08-24 2965
L2-001. 紧急救援 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
matlab-dijkstra-cycle.zip_dijkstra
07-15
matlab-dijkstra-代码，有需要的下载看看，共同学习
Public-transport-system-the-best-path-algorithm.ra_Dijkstra s al
09-20
结合最少换乘算法,对最短路径算法 Dijkstra 算法 进行改进.在标号过程中,利用 Q 矩阵对待检验 T标号点进行筛选,减少 T 标号计算量,得到一条综合考虑路径长度和换乘的最佳路径.最后用一 个简单的算例进行验算,说明该...
parallel-dijkstra.rar_dijkstra parallel_dijkstra 并行_dijkstra并行化_
09-19
并行化思路实现dijkstra算法。假设有p个处理器，N个顶点。给每个处理器分配N/p个顶点，求出局部的最小值，复杂度为O (N/p)。然后后一半的处理器将自己的最小值发送给第前p/2个处理器。前一半处理器接收到传来的值后...
L2-001 紧急救援
tn1949的博客
03-06 1125
实践大于理论，孰能生巧。本道题是对多个任务同时松弛。本质来说还是最短路径。
L2-001 紧急救援 （25 分) 【 Dijkstra + DFS】
Mercury_Lc的博客
03-22 1768
L2-001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...
l2-001 紧急救援
最新发布
10-03
“L2 - 001紧急救援”通常是PAT（Programming Ability Test）天梯赛的一道题目。这道题主要涉及图论中的最短路径问题，并且加入了一些额外的条件。 ### 问题描述 在一个城市的地图中，每个节点代表一个地点，边代表地点之间的道路，每条边有一个权重表示距离。每个地点有一定数量的救援队。给定起点和终点，需要找出从起点到终点的最短路径。如果存在多条最短路径，选择经过地点上救援队数量之和最大的路径。 ### 问题解决思路 1. **图的表示**：使用邻接矩阵或邻接表来表示图，同时记录每个地点的救援队数量。 2. **最短路径算法**：可以使用Dijkstra算法来求解最短路径。在算法执行过程中，需要额外记录最短路径的数量和经过地点上救援队的最大数量。 3. **路径记录**：在求解最短路径的过程中，记录每个节点的前驱节点，以便最后可以回溯得到最短路径。 ### 代码示例（Python） ```python import heapq # 读取输入 n, m, c1, c2 = map(int, input().split()) teams = list(map(int, input().split())) graph = [[] for _ in range(n)] for _ in range(m): u, v, w = map(int, input().split()) graph[u].append((v, w)) graph[v].append((u, w)) # 初始化距离、最短路径数量、最大救援队数量和前驱节点 dist = [float('inf')] * n dist[c1] = 0 ways = [0] * n ways[c1] = 1 max_teams = [0] * n max_teams[c1] = teams[c1] pre = [-1] * n # 优先队列 pq = [(0, c1)] while pq: d, u = heapq.heappop(pq) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w ways[v] = ways[u] max_teams[v] = max_teams[u] + teams[v] pre[v] = u heapq.heappush(pq, (dist[v], v)) elif dist[u] + w == dist[v]: ways[v] += ways[u] if max_teams[u] + teams[v] > max_teams[v]: max_teams[v] = max_teams[u] + teams[v] pre[v] = u # 输出结果 print(ways[c2], max_teams[c2]) # 回溯路径 path = [] at = c2 while at != -1: path.append(at) at = pre[at] path.reverse() print(" ".join(map(str, path))) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**：$O((V + E) \log V)$，其中 $V$ 是节点数量，$E$ 是边的数量。 - **空间复杂度**：$O(V + E)$，主要用于存储图和辅助数组。
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