201712-4 行车路线(Floyd、Dijkstra)

本文介绍了一个行车路线优化问题,通过使用弗洛伊德算法和Dijkstra算法,结合小道和大道的不同疲劳度计算方式,实现了寻找最低疲劳度路径的目标。问题设定在一个包含多个路口和道路的乡村场景中,考虑了不同道路类型对驾驶者疲劳度的影响。
试题编号:201712-4
试题名称:行车路线
时间限制:1.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  小明和小芳出去乡村玩,小明负责开车,小芳来导航。
  小芳将可能的道路分为大道和小道。大道比较好走,每走1公里小明会增加1的疲劳度。小道不好走,如果连续走小道,小明的疲劳值会快速增加,连续走s公里小明会增加s2的疲劳度。
  例如:有5个路口,1号路口到2号路口为小道,2号路口到3号路口为小道,3号路口到4号路口为大道,4号路口到5号路口为小道,相邻路口之间的距离都是2公里。如果小明从1号路口到5号路口,则总疲劳值为(2+2)2+2+22=16+2+4=22。
  现在小芳拿到了地图,请帮助她规划一个开车的路线,使得按这个路线开车小明的疲劳度最小。

输入格式

  输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示路口的数量和道路的数量。路口由1至n编号,小明需要开车从1号路口到n号路口。
  接下来m行描述道路,每行包含四个整数t, a, b, c,表示一条类型为t,连接ab两个路口,长度为c公里的双向道路。其中t为0表示大道,t为1表示小道。保证1号路口和n号路口是连通的。

输出格式

  输出一个整数,表示最优路线下小明的疲劳度。

样例输入

6 7
1 1 2 3
1 2 3 2
0 1 3 30
0 3 4 20
0 4 5 30
1 3 5 6
1 5 6 1

样例输出

76

样例说明

  从1走小道到2,再走小道到3,疲劳度为52=25;然后从3走大道经过4到达5,疲劳度为20+30=50;最后从5走小道到6,疲劳度为1。总共为76。

数据规模和约定

  对于30%的评测用例,1 ≤ n ≤ 8,1 ≤ m ≤ 10;
  对于另外20%的评测用例,不存在小道;
  对于另外20%的评测用例,所有的小道不相交;
  对于所有评测用例,1 ≤ n ≤ 500,1 ≤ m ≤ 105,1 ≤ a, bnt是0或1,c ≤ 105。保证答案不超过106。

 

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>

using namespace std;
typedef long long int LL;
const LL MAXSIZE = 502;
const LL INF = 0x3f3f3f3f;
LL s_road[MAXSIZE][MAXSIZE];
LL b_road[MAXSIZE][MAXSIZE];
LL s_dis[MAXSIZE];
LL b_dis[MAXSIZE];
int n, m;

void dealwith_sroad() {
    // 用弗洛伊德算法算出小路的最小值
    for (int k = 1; k <= n; ++k) {
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= n; ++j) {
                if (s_road[i][j] > s_road[i][k] + s_road[k][j])
                    s_road[i][j] = s_road[i][k] + s_road[k][j];
            }
        }
    }
    //变为原来的平方
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
                s_road[i][j] = s_road[i][j] * s_road[i][j];
        }
    }
}

struct Node {
    bool big;
    int u;
} beg, in, out;

LL Dijkstra() {
    queue<Node> Q;
    beg.big = 1;
    beg.u = 1;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        s_dis[i] = b_dis[i] = (i == 1 ? 0 : INF);

    Q.push(beg);
    while (!Q.empty()) {
        out = Q.front();
        Q.pop();
        int u = out.u;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (u == i) continue;
            if (out.big) {
                in.big = 0;
                in.u = i;
                if (s_dis[i]>b_dis[u]+s_road[u][i]){
                    s_dis[i] = b_dis[u]+s_road[u][i];
                    Q.push(in);
                }
                in.big = 1;
                //走大路
                if (b_dis[i]>b_dis[u]+b_road[u][i]){
                    b_dis[i] = b_dis[u]+b_road[u][i];
                    Q.push(in);
                }
            } else{
                //只能走大路
                in.big = 1;
                in.u = i;
                if (b_dis[i]>s_dis[u]+b_road[u][i]){
                    b_dis[i] = s_dis[u]+b_road[u][i];
                    Q.push(in);
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
//    freopen("../in.txt", "r", stdin);
    cin >> n >> m;
    memset(s_road, INF, sizeof(s_road));
    memset(b_road, INF, sizeof(b_road));
    int t, a, b, c;
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        cin >> t >> a >> b >> c;
        if (t == 1)
            s_road[a][b] = s_road[b][a] = min(LL(c), s_road[a][b]);
        else
            b_road[a][b] = b_road[b][a] = min(LL(c), b_road[a][b]);
    }
    dealwith_sroad();
    Dijkstra();
    LL res = min(s_dis[n], b_dis[n]);
    cout << res << endl;
}

 

在使用 Java 开发用于实现最优行车路线规划和调度算法的系统时,可以结合图论中的经典算法(如 DijkstraFloyd-Warshall)以及现代优化方法(如启发式搜索和机器学习)来构建高效、可扩展的解决方案。以下是详细的实现思路和技术要点: ### 路线规划核心算法 **Dijkstra 算法** 是解决单源最短路径问题的经典方法,适用于静态交通网络中的路径计算。该算法通过优先队列维护当前最短路径估计值,并逐步扩展到其他节点。 ```java import java.util.*; public class Dijkstra { static class Edge { int to, weight; Edge(int to, int weight) { this.to = to; this.weight = weight; } } static class Node implements Comparable<Node> { int vertex, distance; Node(int vertex, int distance) { this.vertex = vertex; this.distance = distance; } public int compareTo(Node other) { return Integer.compare(distance, other.distance); } } public static void dijkstra(List<List<Edge>> graph, int start, int[] dist) { Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); dist[start] = 0; PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(); pq.offer(new Node(start, 0)); while (!pq.isEmpty()) { Node current = pq.poll(); if (current.distance > dist[current.vertex]) continue; for (Edge edge : graph.get(current.vertex)) { int newDist = dist[current.vertex] + edge.weight; if (newDist < dist[edge.to]) { dist[edge.to] = newDist; pq.offer(new Node(edge.to, newDist)); } } } } } ``` **Floyd-Warshall 算法** 适用于所有顶点对之间的最短路径问题,基于动态规划思想,利用三重循环更新邻接矩阵中的路径信息[^1]。 ```java public class FloydWarshall { public static void floydWarshall(int[][] graph, int V) { int[][] dist = new int[V][V]; for (int i = 0; i < V; i++) for (int j = 0; j < V; j++) dist[i][j] = graph[i][j]; for (int k = 0; k < V; k++) { for (int i = 0; i < V; i++) { for (int j = 0; j < V; j++) { if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) { dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]; } } } } } } ``` ### 调度优化策略 为了实现车辆调度的全局最优,可以引入 **线性规划** 或 **整数规划** 方法来建模任务分配与资源调度问题。例如,在多智能体协同场景中,采用 **匈牙利算法** 解决指派问题,或使用 **遗传算法** 和 **模拟退火** 等启发式方法进行大规模组合优化[^2]。 一个简单的 **匈牙利算法** 实现如下: ```java public class HungarianAlgorithm { final double INF = Double.MAX_VALUE; int n, m; double[][] cost; int[] matchL, matchR; double[] u, v, minv; boolean[] used; public HungarianAlgorithm(double[][] _cost) { n = _cost.length; m = _cost[0].length; cost = _cost; matchL = new int[n]; matchR = new int[m]; Arrays.fill(matchL, -1); Arrays.fill(matchR, -1); u = new double[n]; v = new double[m]; minv = new double[m]; used = new boolean[m]; } public void solve() { for (int i = 0; i < n; ++i) { Arrays.fill(used, false); dfs(i, new boolean[n]); } // Compute total cost double totalCost = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) if (matchL[i] != -1) totalCost += cost[i][matchL[i]]; } private boolean dfs(int x, boolean[] visited) { for (int y = 0; y < m; ++y) { if (!visited[y] && Math.abs(u[x] + v[y] - cost[x][y]) < 1e-9) { visited[y] = true; if (matchR[y] == -1 || dfs(matchR[y], visited)) { matchL[x] = y; matchR[y] = x; return true; } } } return false; } } ``` ### 系统架构设计 在实际开发中,建议采用模块化设计原则,将功能划分为以下核心模块: - **地图数据管理模块**:负责读取并解析地图数据(如 OpenStreetMap),构建图结构。 - **路径计算引擎**:集成 Dijkstra、A*、Floyd-Warshall 等算法,提供路径查询接口。 - **调度优化模块**:处理多车辆调度、任务分配等问题,可能涉及机器学习预测模型。 - **用户交互界面**:展示路线规划结果、实时监控车辆状态等。 - **数据库与持久化**:使用 Spring Boot + MyBatis 框架进行数据持久化管理[^4]。 ### 技术选型建议 - 后端框架:Spring Boot + MyBatis + RESTful API - 前端展示:React/Vue.js + Leaflet/OpenLayers 地图库 - 数据存储:MySQL/PostgreSQL + Redis 缓存 - 部署环境:Docker 容器化部署,Kubernetes 进行集群管理
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