终于回来了&&邮递员送信

本文探讨了邮递员送信问题,这是一个经典的最短路径问题。文章详细介绍了如何使用Dijkstra和SPFA算法结合反向建图技巧解决大规模数据问题,实现高效计算邮递员完成任务所需的最短时间。
暑假里很忙,计算机也有好几次集训,做了些好题,接下来几天会分享一下。

邮递员送信

(post.pas/c/cpp)
【 题目描述】
有一个邮递员要送东西, 邮局在节点 1。 他总共要送 N-1 样东西, 其目的地分别是 2~
N。 由于这个城市的交通比较繁忙, 因此所有的道路都是单行的, 共有 M 条道路, 通过每条
道路需要一定的时间。 这个邮递员每次只能带一样东西。 求送完这 N-1 样东西并且最终回到
邮局最少需要多少时间。
【 输入格式】
输入文件第一行包含两个正整数 N 和 M;
接下来 M 行, 每行三个正整数 U、 V、 W, 表示该条道路为从 U 到 V 的, 且通过这条道
路需要 W 的时间。
输入保证任意两点都能互相到达。
【 输出格式】
输出仅一行, 包含一个整数, 为最少需要的时间。
【 样例输入】
5 10
2 3 5
1 5 5
3 5 6
1 2 8
1 3 8
5 3 4
4 1 8
4 5 3
3 5 6
5 4 2
【 样例输出】
83
【 数据规模】
对于 30%的数据: 1≤N≤200;
对于 100%的数据: 1≤N≤1,000; 1≤M≤100,000; 1≤U≠V≤N; 1≤W≤10,000;


本题的难点在于数据范围。
此题的思路十分简单,求取每个点到点1的距离和点1到每个点的距离。所以,乍一看就是弗洛伊德。求每个点之间的距离,但是n的范围是1000。 1000数据无法过n³。
于是只能用Dijkstra,SPFA等更快的算法。但是用这些算法如何求取点i到1的距离呢? 此题需要用到反向建图。
这里写图片描述

例如此图,正向SPFA可知 f[1][2]=4,f[1][3]=15。即dis[2]=4,dis[3]=15
同时我们可以知道,f[2][1]=18,f[3][1]=7。如果将i,j反过来,则是f[1][2]=18,
f[1][3]=7。因此,只要我们反过来,令f[i][j]=f[j][i]。再做一遍SPFA,即可
求出n点到1点的距离。
例如此图,使f[1][3]=f[3][1]=7,f[3][2]=f[2][3]=11。则3至1的距离就等于f[1][3]=7。这样,就可以求出1为终点的值。

下面是代码(很丑很长很silly,高手勿喷)

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
using namespace std;
int i,j,k,n,m,tot,ans;
int f[1005][1005],dis[1005],u[1005][1005],q[10005],num[10005],q1[1000005],num1[1000005],f1[1005][1005];
int read(){
    char c;int x;while(c=getchar(),c<'0'||c>'9');x=c-'0';
    while(c=getchar(),c>='0'&&c<='9') x=x*10+c-'0';return x;
}
int min(int a,int b){return a<b?a:b;}
int main()
{
    n=read();m=read();
    for(register int i=1;i<=n;i++) 
     for(register int j=1;j<=n;j++)
      if(i!=j){
        f[i][j]=2000000;f1[i][j]=2000000;
      }else {
        f[i][j]=0;f1[i][j]=0;
      }
    for(register int i=1;i<=n;i++) dis[i]=2000000;
    for(register int i=1;i<=m;i++){
        int x=read(),y=read(),z=read();
        f[x][y]=min(f[x][y],z);
        f1[y][x]=min(f1[y][x],z);
    }
    int head=0,tail=1;q[tail]=1;dis[1]=0;num[tail]=0;
    while(head<tail){
        head++;
        for(register int i=1;i<=n;i++){
            if(f[q[head]][i]+num[head]<dis[i]&&i!=q[head]){
                q[++tail]=i;dis[i]=f[q[head]][i]+num[head];
                num[tail]=num[head]+f[q[head]][i];
            }
        }
    }
    for(register int i=1;i<=n;i++) ans+=dis[i];
    for(register int i=1;i<=n;i++) dis[i]=2000000;
    int h=0,t=1;q1[t]=1;dis[1]=0;num1[t]=0;
    while(h<t){
        h++;
        for(register int i=1;i<=n;i++){
            if(f1[q1[h]][i]+num1[h]<dis[i]&&i!=q1[h]){
                q1[++t]=i;dis[i]=f1[q1[h]][i]+num1[h];
                num1[t]=num1[h]+f1[q1[h]][i];
            }
        }
    }
    for(register int i=1;i<=n;i++) ans+=dis[i];
    printf("%d",ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/stevensonson/p/7612213.html

### Python 实现邮递员送信功能的模拟 要实现类似于“邮递员送信”的功能,可以将其抽象为旅行商问题 (Traveling Salesman Problem, TSP)[^1] 或者最短路径问题[^4]。这类问题是经典的组合优化问题之一,在实际应用中可以通过多种算法来求解。 #### 使用遗传算法解决 TSP 问题 一种常见的方法是采用 **遗传算法** 来寻找近似最优解。以下是基于遗传算法的一个简化版本: ```python import random import numpy as np def generate_cities(num_cities): """随机生成城市的坐标""" cities = {i: (random.uniform(0, 1), random.uniform(0, 1)) for i in range(num_cities)} return cities def calculate_distance(city_a, city_b): """计算两个城市之间的欧几里得距离""" xa, ya = city_a xb, yb = city_b return ((xa - xb)**2 + (ya - yb)**2)**0.5 def fitness_function(individual, cities): """适应度函数:总路程越短越好""" total_distance = 0 for idx in range(len(individual)): from_city_idx = individual[idx] to_city_idx = individual[(idx + 1) % len(individual)] total_distance += calculate_distance(cities[from_city_idx], cities[to_city_idx]) return 1 / total_distance def crossover(parent1, parent2): """单点交叉操作""" point = random.randint(0, len(parent1)) child = [-1] * len(parent1) # 复制父代的部分基因到子代 child[:point] = parent1[:point] # 填充剩余部分 pointer = point while any(x == -1 for x in child): if parent2[pointer] not in child: first_empty_position = child.index(-1) child[first_empty_position] = parent2[pointer] pointer = (pointer + 1) % len(parent2) return child def mutate(individual, mutation_rate=0.01): """变异操作""" for swap_i in range(len(individual)): if random.random() < mutation_rate: swap_j = int(random.random() * len(individual)) individual[swap_i], individual[swap_j] = individual[swap_j], individual[swap_i] return individual def genetic_algorithm(population_size, num_generations, num_cities, mutation_rate=0.01): """遗传算法主程序""" cities = generate_cities(num_cities) population = [list(np.random.permutation(list(range(num_cities)))) for _ in range(population_size)] best_individual = None best_fitness = float('-inf') for generation in range(num_generations): new_population = [] # 计算当前种群的适应度并选择优秀个体 fitness_scores = [(fitness_function(indiv, cities), indiv) for indiv in population] sorted_population = [indiv for _, indiv in sorted(fitness_scores, key=lambda x: x[0], reverse=True)] current_best = sorted_population[0] current_best_fitness = fitness_function(current_best, cities) if current_best_fitness > best_fitness: best_fitness = current_best_fitness best_individual = current_best # 进行繁殖过程 elite_count = max(int(0.1 * population_size), 1) # 精英策略保留前几名 new_population.extend(sorted_population[:elite_count]) while len(new_population) < population_size: parent1 = random.choice(sorted_population[:int(population_size*0.3)]) # 更倾向于选优胜个体 parent2 = random.choice(sorted_population[int(population_size*0.7):]) offspring = crossover(parent1, parent2) mutated_offspring = mutate(offspring, mutation_rate) new_population.append(mutated_offspring) population = new_population return best_individual, best_fitness, cities if __name__ == "__main__": result_path, result_fitness, generated_cities = genetic_algorithm( population_size=100, num_generations=500, num_cities=10, mutation_rate=0.01 ) print("最佳路径:", result_path) print("适应度分数(倒数总距离):", result_fitness) ``` 上述代码实现了通过遗传算法找到一条接近于全局最优的路径。其中的关键步骤包括: - 编码阶段:将每条可能的路径表示为一个排列数组。 - 解码阶段:根据该排列计算对应的路径长度作为目标函数的一部分。 - 遗传操作:包括选择、交叉和变异三个主要环节。 #### 关键概念解释 - **编码与解码**: 将问题中的可行解转化为计算机可处理的形式[^2]。 - **适应度函数**: 定义衡量解决方案质量的标准,通常是最小化或最大化某个指标。 - **遗传操作**: 包括选择更优秀的个体参与下一代繁衍以及引入一定的随机性以探索新的可能性。 --- ###
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