OJ:Til the Cows Come Home(最短路径—Dijkstra算法)

题目描述
Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessie needs her beauty sleep, so she wants to get back as quickly as possible.

Farmer John’s field has N (2 <= N <= 1000) landmarks in it, uniquely numbered 1…N. Landmark 1 is the barn; the apple tree grove in which Bessie stands all day is landmark N. Cows travel in the field using T (1 <= T <= 2000) bidirectional cow-trails of various lengths between the landmarks. Bessie is not confident of her navigation ability, so she always stays on a trail from its start to its end once she starts it.

Given the trails between the landmarks, determine the minimum distance Bessie must walk to get back to the barn. It is guaranteed that some such route exists.
输入

  • Line 1: Two integers: T and N

  • Lines 2…T+1: Each line describes a trail as three space-separated integers. The first two integers are the landmarks between which the trail travels. The third integer is the length of the trail, range 1…100.
    输出

  • Line 1: A single integer, the minimum distance that Bessie must travel to get from landmark N to landmark 1.
    样例输入 :
    5 5
    1 2 20
    2 3 30
    3 4 20
    4 5 20
    1 5 100
    样例输出 :
    90
    提示
    INPUT DETAILS:

There are five landmarks.

OUTPUT DETAILS:

Bessie can get home by following trails 4, 3, 2, and 1.

主要用到最短路径-Dijkstra算法

#include <stdio.h>
#define inf 99999999
int N,e[1001][1001],dis[1001],vis[1001],sum;

void Dijk()
{
    int k,min;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        dis[i]=e[1][i];
        vis[i]=0;
    }
    dis[1]=0;
    vis[1]=1;
    for(int i=1;i<N;i++)
    {
        min=inf;
        for(int j=1;j<=N;j++)
        {
            if(vis[j]==0&&dis[j]<min)
            {
                min=dis[j];
                k=j;
            }
        }
        vis[k]=1;
        for(int j=1;j<=N;j++)
        {
            if(vis[j]==0&&dis[j]>dis[k]+e[k][j])
                dis[j]=dis[k]+e[k][j];
        }
    }
}

int main()
{
    int T,a,b,c;
    scanf("%d%d",&T,&N);
    for(int i=1;i<=N;i++)
        for(int j=1;j<=N;j++)
        {
            e[i][j]=inf;
        }
    for(int i=0;i<T;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        e[a][b]=e[b][a]=c;
    }
    Dijk();
    printf("%d\n",dis[N]);
    return 0;
}

针对如何利用CUDA优化Dijkstra算法这一问题,首先需要理解Dijkstra算法的基本原理,它是一种基于贪心策略的算法,用于在加权图中找到两个顶点之间的最短路径算法通过维护一个集合S来记录已经找到最短路径的顶点,并在每次迭代中从集合V-S中选择一个距离最小的顶点,更新与它相邻的顶点的距离值。 参考资源链接:[CUDA校园编程竞赛:最短路径算法挑战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2vhq88j8oj?spm=1055.2569.3001.10343) 在GPU编程中,CUDA提供了强大的并行计算能力,能够处理大规模的并行任务。利用CUDA优化Dijkstra算法的关键在于如何将算法分解为适合GPU并行执行的多个子任务。以下是一个可能的优化方案: 1. 数据存储优化:将图的顶点、边以及距离数组等数据结构存储在GPU的全局内存中,以便于多线程访问和更新。 2. 并行化距离更新:在Dijkstra算法中,每个顶点都需要不断更新与其相邻顶点的距离值。可以为每个顶点分配一个线程,负责更新它到源点的距离。这样,所有顶点可以同时进行距离更新,大大加快计算速度。 3. 堆优化:Dijkstra算法通常需要一个优先队列来选择下一个距离最小的顶点。在CPU上,可以使用二叉堆等数据结构实现优先队列。然而,对于CUDA并行化,需要设计一个线程安全且效率更高的堆结构,例如使用并行归约算法来选择最小距离的顶点。 4. 内存访问优化:优化全局内存访问模式,减少全局内存访问的延迟和带宽需求。例如,使用共享内存和循环展开技术来减少全局内存访问次数。 5. 合理划分任务:将顶点集合V-S划分到不同的线程块中,并确保每个线程块内的线程能够同步执行,协同工作以完成距离更新的任务。 通过上述优化策略,可以充分发挥GPU的并行计算能力,将Dijkstra算法的执行时间大幅度缩短。在《CUDA校园编程竞赛:最短路径算法挑战》中,你可以找到具体的示例代码和详细的比赛规则,这将有助于你更深入地理解如何利用CUDA进行最短路径计算的优化。 参考资源链接:[CUDA校园编程竞赛:最短路径算法挑战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2vhq88j8oj?spm=1055.2569.3001.10343)
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