poj 2387 Til the Cows Come Home (最短路)

本文介绍了一个关于寻找从牧场返回谷仓最短路径的问题,并提供了一种使用优化后的Dijkstra算法实现的解决方案。该算法利用了优先队列进行高效地节点选择,确保能够快速找到从任意地标到谷仓的最短距离。

Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessie needs her beauty sleep, so she wants to get back as quickly as possible.

Farmer John’s field has N (2 <= N <= 1000) landmarks in it, uniquely numbered 1..N. Landmark 1 is the barn; the apple tree grove in which Bessie stands all day is landmark N. Cows travel in the field using T (1 <= T <= 2000) bidirectional cow-trails of various lengths between the landmarks. Bessie is not confident of her navigation ability, so she always stays on a trail from its start to its end once she starts it.

Given the trails between the landmarks, determine the minimum distance Bessie must walk to get back to the barn. It is guaranteed that some such route exists.

Input

  • Line 1: Two integers: T and N

  • Lines 2..T+1: Each line describes a trail as three space-separated integers. The first two integers are the landmarks between which the trail travels. The third integer is the length of the trail, range 1..100.

Output

  • Line 1: A single integer, the minimum distance that Bessie must travel to get from landmark N to landmark 1.

Sample Input

5 5
1 2 20
2 3 30
3 4 20
4 5 20
1 5 100

Sample Output

90

用优先队列优化的dijkstara,即使有负边也可以,相当于spfa,可以使用链式前向星来存图,时间上会优化很多。
记录模板

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <algorithm>
#define maxn 4005
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;

//链式前向星部分
int head[maxn];
int cnt;
struct Edge{
    int to,next,w;
}edge[maxn];

void add(int u,int v,int w)
{
    edge[cnt].to=v;
    edge[cnt].w=w;
    edge[cnt].next=head[u];
    head[u]=cnt++;
}
void init()
{
    memset(head,-1,sizeof(head));
    cnt=0;
}
//dijkstra
struct node{
    int dis,num;//顶点距s距离,定点编号
    node() {};
    node(int x,int d){dis=d;num=x;}
    bool operator < (const node& a) const
    {
        if(dis==a.dis) return num<a.num;
        else return dis>a.dis;  //距离小的先出
    }
};
priority_queue<node> que;
int d[maxn];
void dijkstra(int s)
{
    memset(d,0x3f,sizeof(d));
    d[s]=0;
    que.push(node(s,0));
    while(!que.empty())
    {
        node now=que.top();
        que.pop();
        int x=now.num;
        for(int i=head[x];~i;i=edge[i].next)
        {
            int v=edge[i].to;
            if(d[v]>d[x]+edge[i].w)
            {
                d[v]=d[x]+edge[i].w;
                que.push(node(v,d[v]));
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int t,n;
    init();
    cin>>t>>n;
    for(int i=0;i<t;i++)
    {
        int u,v,w;
        cin>>u>>v>>w;
        add(u,v,w);
        add(v,u,w);
    }
    dijkstra(1);
    cout<<d[n]<<endl;

    return 0;
}

把优先队列里的结构体用pair代替,简化一下


int n,m;
struct Edge
{
    int to,next,w;
} edge[maxn];
int head[maxn];
int cnt;
void add(int u,int v,int w)
{
    edge[cnt].w=w;
    edge[cnt].to=v;
    edge[cnt].next=head[u];
    head[u]=cnt++;
}
void init()
{
    memset(head,-1,sizeof(head));
    cnt=0;
}
int dis[maxn];

void dijkstra(int s)
{
    memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
    dis[s]=0;
    priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII> > que;  //first中存放距离,小的先出队
    que.push(make_pair(0,s));
    while(!que.empty())
    {
        PII now=que.top();
        que.pop();
        int x=now.se;
        for(int i=head[x]; ~i; i=edge[i].next)
        {
            int v=edge[i].to;
            int w=edge[i].w;
            if(dis[v]>dis[x]+w)
            {
                dis[v]=dis[x]+w;
                que.push(make_pair(dis[v],v));
            }
        }
    }

}
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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