Light oj 1002 - Country Roads 迪杰斯特拉变形

本文解析了Lightoj1002 CountryRoads问题,介绍了一个涉及多个城市和道路的成本计算问题,并提供了一种有效的算法解决方案来找出从指定城市到其他各城市的最短最大成本路径。

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1002 - Country Roads
PDF (English) Statistics Forum

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I am going to my home. There are many cities and many bi-directional roads between them. The cities are numbered from 0 to n-1 and each road has a cost. There are m roads. You are given the number of my city t where I belong. Now from each city you have to find the minimum cost to go to my city. The cost is defined by the cost of the maximum road you have used to go to my city.

For example, in the above picture, if we want to go from 0 to 4, then we can choose

1) 0 - 1 - 4 which costs 8, as 8 (1 - 4) is the maximum road we used
2) 0 - 2 - 4 which costs 9, as 9 (0 - 2) is the maximum road we used
3) 0 - 3 - 4 which costs 7, as 7 (3 - 4) is the maximum road we used

So, our result is 7, as we can use 0 - 3 - 4.

Input
Input starts with an integer T (≤ 20), denoting the number of test cases.

Each case starts with a blank line and two integers n (1 ≤ n ≤ 500) and m (0 ≤ m ≤ 16000). The next m lines, each will contain three integers u, v, w (0 ≤ u, v < n, u ≠ v, 1 ≤ w ≤ 20000) indicating that there is a road between u and v with cost w. Then there will be a single integer t (0 ≤ t < n). There can be multiple roads between two cities.

Output
For each case, print the case number first. Then for all the cities (from 0 to n-1) you have to print the cost. If there is no such path, print ‘Impossible’.

Sample Input
2

5 6
0 1 5
0 1 4
2 1 3
3 0 7
3 4 6
3 1 8
1

5 4
0 1 5
0 1 4
2 1 3
3 4 7
1

Output for Sample Input

Case 1:
4
0
3
7
7
Case 2:
4
0
3
Impossible
Impossible
Note
Dataset is huge, user faster I/O methods.

 题意: 一共n个城市 ,m 条路, 最后还有一个城市编号 t, 求从t 城市到所有城市的每一条路径中最长边中最小的那条边, 如果到不了 ,输出"Impossible",前边说的可能有点绕, 来看第一组样例:

 t=1

 1到0的距离(1,0)=4,
 1到1的距离(1,1)=0,
 1到2的距离(1,2)=2,

 然而从1到3的距离有两条:
 1>  1-0-3,长度是11,其中最长的边是7;
 2>  1-3,长度是8;
 这两条最长边中的最短的是7,所以样例输出的是7.

 从1到4的距离也有两条:
 1>   1-0-3-4,长度是17,其中最长边是7;
 2>   1-3-6, 长度是14,其中最长边是8;
 这两条边中最小的边是7,所以输出也是7.

 这下应该懂了吧?再声明一遍 , 找从t到所有城市的所有可行路径中最长边的最短边.
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<stdio.h>
using namespace  std;
const int maxn = 505;
const int inf  = 0x3f3f3f;
int vis[maxn],dis[maxn];
int mp[maxn][maxn];
int main()
{
    int T;     //T组数据;
    int m,n;   //n个点,m条边;
    int a,b,c; //接收临时数据;
    int t ;    //源城市;
    int flag=1;//标记  Case;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);// n 城市个数,  m 数据的组数;
        //初始化;
        //不能用memset() ,因为memset只能初始化为 0 ro -1 , 其他的会出错;
        for(int i=0; i<=n; i++)
            for(int j=0; j<=n; j++)
                mp[i][j]=mp[j][i]=i==j?0:inf;
        for(int i=1; i<=m; i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(mp[a][b]>c)
                mp[a][b]=mp[b][a]=c;
        }

        scanf("%d",&t);//源城市;

        memset(vis,0,sizeof(vis));  //vis[] 初始化;
        for(int i=0; i<n; i++)// dis[] 数组的初始化;
            dis[i]=i==t?0:inf;

        int minn,k;//  最小值  下标;
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            minn=inf;

            //找到这个数的下标 , 将这一点放入集合中 ;
            for(int j=0; j<n; j++)
                if(vis[j]==0&&dis[j]<minn)
                    minn=dis[k=j];

            vis[k]=1;//将找到的点标记成已访问;

            //遍历循环一遍,更新dis[];
            for(int v=0; v<n; v++)
                if(mp[k][v]<inf)
                    dis[v]=min(max(dis[k],mp[k][v]),dis[v]);
                   //这个式子手推一下就能够写出来, dis[]记录最长的边中最短的边;
        }
        //输出;
        printf("Case %d:\n",flag);
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            if(dis[i]==inf)
                printf("Impossible\n");
            else
                printf("%d\n",dis[i]);
        }
        flag++;
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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