P2939 改造路Revamping Trails (分层图,最短路)

该问题描述了约翰如何通过升级部分小径成高速公路来缩短从牧场1到N的通行时间。约翰有N个牧场,M条双向小径,计划升级K条为高速,求最短时间方案。

题目: https://www.luogu.org/problem/P2939

约翰一共有N)个牧场.由M条布满尘埃的小径连接.小径可 以双向通行.每天早上约翰从牧场1出发到牧场N去给奶牛检查身体.

通过每条小径都需要消耗一定的时间.约翰打算升级其中K条小径,使之成为高 速公路.在高速公路上的通行几乎是瞬间完成的,所以高速公路的通行时间为0.

请帮助约翰决定对哪些小径进行升级,使他每天从1号牧场到第N号牧场所花的时间最短

 

#include<bits/stdc++.h>
#define pii pair<int, int>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MAXN = 1e6 + 9;
const int MAXM = 24100000; //双向边, 边数(M * k + N * k) * 2
//const int MAXM = 5000009 * 6;
int n, m, k;
struct Edge
{
    int to, w, nxt;
}edge[MAXM];
int t;
int head[MAXN];
void init()
{
    memset(head, -1, sizeof(head));
    t = 1;
}
void addEdge(int u, int v, int w)
{
    edge[t].to = v;
    edge[t].w = w;
    edge[t].nxt = head[u];
    head[u] = t++;
}
int dis[MAXN], book[MAXN];
void dijkstra()
{
    memset(dis, INF, sizeof(dis)); dis[1] = 0;
    memset(book, 0, sizeof(book));

    priority_queue<pii, vector<pii>, greater<pii> > q;
    q.push({dis[1], 1});
    while(!q.empty())
    {
        int now = q.top().second;
        q.pop();
        if(book[now]) continue;
        book[now] = 1;

        for(int i = head[now]; i != -1; i = edge[i].nxt)
        {
            int to = edge[i].to;
            int w = edge[i].w;

            if(!book[to] && dis[to] > dis[now] + w)
            {
                dis[to] = dis[now] + w;
                q.push({dis[to], to});
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%d %d %d", &n, &m, &k);
    int a, b, c;
    init();
    while(m--)
    {
        scanf("%d %d %d", &a, &b, &c);
//        addEdge(a, b, c);
//        addEdge(b, a, c);
        for(int i = 0; i <= k; i++)
        {
            addEdge(a + i * n, b + i * n, c);
            addEdge(b + i * n, a + i * n, c);
            if(i != k)
            {
                addEdge(a + i * n, b + (i + 1) * n, 0);
                addEdge(b + i * n, a + (i + 1) * n, 0);
            }
        }
    }
    dijkstra();
    int ans = INF;
    for(int i = 0; i <= k; i++)
    {
        ans = min(ans, dis[i * n + n]);
    }
    printf("%d\n", ans) ;
    return 0;

}

 

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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