PTA 7-10 旅游规划(25 分)

本文介绍如何使用Dijkstra算法解决PTA上的一个旅游规划问题,旨在找到起点到终点的最短路径及最低费用。代码中详细解释了算法实现过程,并提醒注意循环从0开始的细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

PTA 7-10 旅游规划(25 分)

有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序,帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果有若干条路径都是最短的,那么需要输出最便宜的一条路径。

输入格式:

输入说明:输入数据的第1行给出4个正整数NM

### PTA旅游规划中的算法实现 PTA旅游规划问题通常涉及图论最短路径的求解。以下是基于Dijkstra算法的一种具体实现方式。 #### Dijkstra算法的核心思想 Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法,其核心在于利用贪心策略逐步扩展当前已知的最短路径集合[^1]。该算法假设所有的边权值均为非负数,并通过优先队列维护待处理节点的距离信息。 #### 数据结构的选择 为了高效实现Dijkstra算法,在存储图的数据结构方面可以选择邻接表或者邻接矩阵。对于较小规模的图(如题目中提到的情况),邻接矩阵可能更便于操作;而对于大规模稀疏图,则推荐使用邻接表以节省空间并提高性能[^2]。 #### Python代码示例 以下是一个完整的Python版本Dijkstra算法实现: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n # 初始化距离数组 visited = [False] * n # 记录访问状态 heap = [] # 小根堆用于选取最小距离节点 dist[start] = 0 # 起始点到自身的距离为0 heapq.heappush(heap, (0, start)) # 将起始点加入堆中 while heap: d, u = heapq.heappop(heap) # 取出当前最小距离节点 if visited[u]: # 如果已经访问过则跳过 continue visited[u] = True # 标记为已访问 for v, w in graph[u]: # 遍历相邻节点 if not visited[v] and dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w # 更新最短距离 heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) # 加入候选列表 return dist # 返回最终的结果向量 ``` 此函数接收两个参数:`graph` 表示输入的加权有向图(采用邻接表形式表示),以及 `start` 表示起点编号。返回的是一个长度等于顶点数量的一维数组,其中第 i 项代表从起点至第 i 个顶点之间的最短路径权重。 #### 时间复杂度析 上述实现采用了二叉堆作为辅助数据结构,因此每次提取最小元素的操作时间复杂度为 O(log V),而整个过程中最多会执行 |V| 次这样的操作。另外,由于每条边仅被松弛一次,所以总的松弛次数不超过 |E| 。综上可知总的时间复杂度为 O((V + E) log V)[^1]。 #### 关于不同方法的实际表现差异 尽管理论上经过优化后的第二种方法应具有更好的运行效率,但在实际应用中却发现第一种未完全优化的方法反而更快一些。这种现象可能是由多种因素共同作用造成的,比如测试用例特性、底层硬件架构特点或者是某些特定场景下的常数因子影响等[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值