最优贸易

本文介绍了一个关于寻找最佳贸易路线的问题。商人阿龙计划在旅行过程中利用商品价格差赚钱。文章详细描述了一种算法实现思路,包括使用SPFA算法来找到从起点到各个城市的最低买入价格,以及如何通过深度优先搜索确定可达终点的路径。

C 国有 n 个大城市和 m 条道路,每条道路连接这 n 个城市中的某两个城市。任意两个城市之间最多只有一条道路直接相连。这 m 条道路中有一部分为单向通行的道路,一部分为双向通行的道路,双向通行的道路在统计条数时也计为 1 条。C 国幅员辽阔,各地的资源分布情况各不相同,这就导致了同一种商品在不同城市的价格不一定相同。但是,同一种商品在同一个城市的买入价和卖出价始终是相同的。商人阿龙来到 C 国旅游。当他得知同一种商品在不同城市的价格可能会不同这一信息之后,便决定在旅游的同时,利用商品在不同城市中的差价赚回一点旅费。设 C 国 n 个城市的标号从 1~ n,阿龙决定从 1 号城市出发,并最终在 n 号城市结束自己的旅行。在旅游的过程中,任何城市可以重复经过多次,但不要求经过所有 n 个城市。阿龙通过这样的贸易方式赚取旅费:他会选择一个经过的城市买入他最喜欢的商品――水晶球,并在之后经过的另一个城市卖出这个水晶球,用赚取的差价当做旅费。由于阿龙主要是来 C 国旅游,他决定这个贸易只进行最多一次,当然,在赚不到差价的情况下他就无需进行贸易。假设 C 国有 5 个大城市,城市的编号和道路连接情况如下图,单向箭头表示这条道路为单向通行,双向箭头表示这条道路为双向通行。假设 1~n 号城市的水晶球价格分别为 4,3,5,6,1。阿龙可以选择如下一条线路:1->2->3->5,并在 2 号城市以 3 的价格买入水晶球,在 3号城市以 5 的价格卖出水晶球,赚取的旅费数为 2。阿龙也可以选择如下一条线路 1->4->5->4->5,并在第 1 次到达 5 号城市时以 1 的价格买入水晶球,在第 2 次到达 4 号城市时以 6 的价格卖出水晶球,赚取的旅费数为 5。现在给出 n 个城市的水晶球价格,m 条道路的信息(每条道路所连接的两个城市的编号以及该条道路的通行情况)。请你告诉阿龙,他最多能赚取多少旅费。对于 100%的数据,1≤n≤100000,1≤m≤500000,1≤x,y≤n,1≤z≤2,1≤各城市。

思考枚举在一个点A卖出,那么需要找到最低的买入价格。对于走到A的路径,买入价格最多只要经过n个点,所以可以用spfa。一条有向边AB的权值就是A的值,即可spfa。同时,枚举的点A要保证能够到达点n,如果到达不了就不参与判断。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn=1e5+5, maxm=5e5+5, INF=1e9;

class Graph{
public:
    struct Edge{
        int to, next; Graph *bel;
        Edge& operator ++(){
            return *this=bel->edge[next]; }
        inline int operator *(){ return to; }
    };
    void addedge(int x, int y){
        Graph::Edge &e=edge[++cntedge];
        e.to=y; e.next=fir[x];
        e.bel=this; fir[x]=cntedge; }
    Edge& getlink(int x){ return edge[fir[x]]; }
private:
    int cntedge, fir[maxn];
    Edge edge[maxm];
}g;

int n, m, head, tail, ans, minm[maxn], inq[maxn];
int q[maxn], reach[maxn], v[maxn], visit[maxn];

void dfs(int now){
    Graph::Edge e=g.getlink(now); visit[now]=1;
    for (; *e; ++e){
        if (!visit[*e]) dfs(*e);
        if (reach[*e]) reach[now]=1;
    }
}

void spfa(){
    for (int i=1; i<=n; ++i) minm[i]=INF;
    head=tail=0; q[tail++]=1; inq[1]=1;
    int now; Graph::Edge e;
    while (head<tail){
        now=q[head++]; e=g.getlink(now);
        minm[now]=min(minm[now], v[now]);
        for (; *e; ++e){
            if (minm[*e]>minm[now]){
                if (!inq[*e]){ q[tail++]=*e; inq[*e]=1; }
                minm[*e]=minm[now];
            }
        } inq[now]=0;
    }
}

int main(){
    scanf("%d%d", &n, &m); int x, y, z;
    for (int i=1; i<=n; ++i) scanf("%d", &v[i]);
    for (int i=0; i<m; ++i){
        scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
        g.addedge(x, y); if (z==2) g.addedge(y, x);
    }
    reach[n]=1; dfs(1); spfa();
    for (int i=1; i<=n; ++i)
        if (reach[i]) ans=max(ans, v[i]-minm[i]);
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/MyNameIsPc/p/7810776.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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