P1462 通往奥格瑞玛的道路(二分+dijkstra)

本文描述了一个基于魔兽世界设定的算法问题,主人公歪嘴哦作为部落成员,意外身处敌对阵营暴风城,需通过策略规划返回奥格瑞玛。文章探讨了如何在有限血量下,找到一条费用最低的路径,涉及图论、最短路径算法及二分查找等关键技术。

题目背景

在艾泽拉斯大陆上有一位名叫歪嘴哦的神奇术士,他是部落的中坚力量
有一天他醒来后发现自己居然到了联盟的主城暴风城
在被众多联盟的士兵攻击后,他决定逃回自己的家乡奥格瑞玛

题目描述

在艾泽拉斯,有n个城市。编号为1,2,3,...,n。
城市之间有m条双向的公路,连接着两个城市,从某个城市到另一个城市,会遭到联盟的攻击,进而损失一定的血量。
每次经过一个城市,都会被收取一定的过路费(包括起点和终点)。路上并没有收费站。
假设1为暴风城,n为奥格瑞玛,而他的血量最多为b,出发时他的血量是满的。
歪嘴哦不希望花很多钱,他想知道,在可以到达奥格瑞玛的情况下,他所经过的所有城市中最多的一次收取的费用的最小值是多少。

输入格式

第一行3个正整数,n,m,b。分别表示有n个城市,m条公路,歪嘴哦的血量为b。
接下来有n行,每行1个正整数,fi。表示经过城市i,需要交费fi元。
再接下来有m行,每行3个正整数,ai,bi,ci(1<=ai,bi<=n)。表示城市ai和城市bi之间有一条公路,如果从城市ai到城市bi,或者从城市bi到城市ai,会损失ci的血量。

输出格式

仅一个整数,表示歪嘴哦交费最多的一次的最小值。
如果他无法到达奥格瑞玛,输出AFK。

二分答案,每次跑一边dijkstra,如果如果某一个城市的收费大于二分的值就跳过它。最后到n的最短路小于b即为合法。
下面代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define pii pair<ll,int>
using namespace std;

ll n,m,b,f[10010];
struct Edge{
    int to,next;
    ll w;
}edge[100010];
int h[10010],tot;
void add(int u,int v,ll w){
    edge[++tot].w = w;
    edge[tot].to = v;
    edge[tot].next = h[u];
    h[u] = tot; 
}
priority_queue<pii> q;
ll vis[10010],dis[10010]; 
ll dijk(ll mid){
    for(int i = 1; i <= n; ++i){
        dis[i] = 0x3f3f3f3f;
        vis[i] = 0;
    }
    dis[1] = 0;
    q.push(make_pair(0,1));
    while(!q.empty()){
        int p = q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[p]) continue;
        vis[p] = 1;
        for(int i = h[p]; i; i = edge[i].next){
            int v = edge[i].to;
            if(f[v] > mid) continue;
            if(dis[v] > dis[p] + edge[i].w){
                dis[v] = dis[p] + edge[i].w;
                if(!vis[v]) q.push(make_pair(-dis[v],v));
            }
        }
    }
    return dis[n];
}

int main(){
    cin >> n >> m >> b;
    ll l = 0,r = 0; 
    for(int i = 1; i <= n; ++i){
        scanf("%lld",&f[i]);
        r = max(r,f[i]);
    }
    for(int i = 1; i <= m; ++i){
        int a,b; ll c;
        scanf("%d%d%lld",&a,&b,&c);
        add(a,b,c);
        add(b,a,c);
    }
    if(dijk(r) >= b){
        cout << "AFK" << endl;
        return 0;
    }
    while(l < r){
        ll mid = (l + r) >> 1;
        if(dijk(mid) < b) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    cout << l << endl;
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/FoxC/p/11379767.html

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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