Invitation Cards POJ - 1511

本文深入探讨了SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法在图论中的应用,特别是求解从一个源点到所有其他点的最短路径问题。通过实例代码详细解析了算法的实现过程,包括节点初始化、队列操作以及距离更新等关键步骤,适用于理解并掌握SPFA算法原理及其在实际问题中的运用。
//求1到每个点的最短路及每个点到一的最短路之和
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<vector>
#include<stack>
using namespace std;
int n,m;
const int inf=1<<30;
long long ans;
vector<pair<int,int> >e[1000006];
int a[1000006],b[1000006],c[1000006];
long long  dis[1000006];
bool vis[1000006];
void spfa()
{
    fill(dis,dis+n+1,inf);
    dis[1]=0;
    queue<int>q;
    q.push(1);
    vis[1]=1;
    while(!q.empty())
    {
        int s=q.front();
        q.pop();
        vis[s]=0;
        for(int i=0; i<e[s].size(); i++)
        {
            int v=e[s][i].first;
            int w=e[s][i].second;
            if(dis[v]>dis[s]+w)
            {
                dis[v]=dis[s]+w;
                if(!vis[v])
                {
                    vis[v]=1;
                    q.push(v);
                }
            }
        }
    }
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        ans+=dis[i];
    }

}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        ans=0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1; i<=m; i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a[i],&b[i],&c[i]);
            e[a[i]].push_back(make_pair(b[i],c[i]));
        }
        spfa();
        for(int i=1; i<=n; i++)
            e[i].clear();
        for(int i=1; i<=m; i++)
        {
            e[b[i]].push_back(make_pair(a[i],c[i]));
        }
        spfa();
        printf("%lld\n",ans);
        for(int i=1; i<=n; i++)
            e[i].clear();
    }
    return 0;
}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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