1030 Travel Plan-PAT甲级

本文介绍了一种基于Dijkstra算法的最短路径寻找方法,旨在帮助旅行者找到从起点到终点的最短路径,当存在多条最短路径时,算法会输出成本最低的那一条。通过不断更新最短路径和最小成本,最终使用DFS输出完整路径。

A traveler's map gives the distances between cities along the highways, together with the cost of each highway. Now you are supposed to write a program to help a traveler to decide the shortest path between his/her starting city and the destination. If such a shortest path is not unique, you are supposed to output the one with the minimum cost, which is guaranteed to be unique.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case starts with a line containing 4 positive integers N, M, S, and D, where N (≤500) is the number of cities (and hence the cities are numbered from 0 to N−1); M is the number of highways; S and D are the starting and the destination cities, respectively. Then M lines follow, each provides the information of a highway, in the format:

City1 City2 Distance Cost

where the numbers are all integers no more than 500, and are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print in one line the cities along the shortest path from the starting point to the destination, followed by the total distance and the total cost of the path. The numbers must be separated by a space and there must be no extra space at the end of output.

Sample Input:

4 5 0 3
0 1 1 20
1 3 2 30
0 3 4 10
0 2 2 20
2 3 1 20

Sample Output:

0 2 3 3 40

求起点到终点的最短路径,如果路径有多条,则输出花费的代价最小的路径

dijkstra最短路的变形,在求解过程中,不断地更换最短路径以及最少花费即可,最后用dfs输出路径即可

满分代码如下: 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=505,inf=0x3f3f3f3f;
struct Edge{
	int v,dst,cost;
	Edge(){}
	Edge(int vv,int dd,int cc){
		v=vv;
		dst=dd;
		cost=cc;
	}
};
vector<Edge>graph[N];
int vst[N],dst[N],cost[N],pre[N];
int n,m,s,d;
void dijkstra(int ss,int dd){
	memset(vst,0,sizeof(vst));
	fill(dst,dst+N,inf);
	fill(cost,cost+N,inf);
	dst[ss]=0;
	cost[ss]=0;
	while(!vst[dd]){
		//还未访问到终点;
		int u=-1,min_dist=0x3f3f3f3f;
		for(int i=0;i<n;i++){
			if(!vst[i]&&dst[i]<min_dist){
				u=i;
				min_dist=dst[i];
			}
		} 
		if(u==-1) return;
		vst[u]=1;
		for(auto i:graph[u]){
			if(dst[u]+i.dst<dst[i.v]){
				dst[i.v]=dst[u]+i.dst;
				pre[i.v]=u;
				cost[i.v]=cost[u]+i.cost;
			}else if(dst[u]+i.dst==dst[i.v]&&cost[u]+i.cost<cost[i.v]){
				pre[i.v]=u;
				cost[i.v]=cost[u]+i.cost;
			}
		}
	}
}
int flag=0;
void dfs(int s,int d){
	if(d==s){
		printf("%d",s);
		return;
	}
	dfs(s,pre[d]);
	printf(" %d",d);
}
int main(){
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&d);
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int u,v,dst,cost;
		scanf("%d%d%d%d",&u,&v,&dst,&cost);
		graph[u].push_back({v,dst,cost});
		graph[v].push_back({u,dst,cost});
	}
	dijkstra(s,d);
	dfs(s,d);
	printf(" %d %d\n",dst[d],cost[d]);
	return 0; 
}

 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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