hdu 2066 一个人的旅行

本文介绍了一种解决多个起点和终点最短路径问题的方法。通过引入超级起点和超级终点简化了算法复杂度,只需计算一次从超级起点到超级终点的最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原题链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2066
思路:这道题目就是最短路径问题上变化一下,根据题意,出发点不止一个,目的地也不止一个,求的是从某一个出发点到某一个目的点,最近的距离,

注意,只要求其中一个即可(题目描述是到某一个喜欢的城市的最短时间)。最直观的想法就是任意两个都求,最后比较,很耗时间,会超时,

因此就是加入超级起点(用0表示)以及超级终点k(用最大城市数字+1表示),这样,只需要求一次(0,k)最短路径即可,具体看代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int Max=0x3f3f3f;
const int N=1005;
int maps[N][N];
int dis[N];
bool vis[N];
void init()
{
    for(int i=0;i<N;i++)
        for(int j=0;j<N;j++)
            maps[i][j]=(i==j?0:Max);
}
void Dijkstra(int st,int ed)
{
    int i,j;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(i=0;i<=ed;i++)
    {
        dis[i]=(i==st?0:Max);
    }
    dis[st]=0;
    int temp,k;
    for(i=0;i<=ed;i++){
       temp=Max;
       for(j=0;j<=ed;j++)
        if(!vis[j] && dis[j]<temp)
        temp=dis[k=j];
        vis[k]=1;
//       if(k==ed || temp==Max) return;
       for(j=0;j<=ed;j++)
       {
           if(!vis[j]&&dis[j]>dis[k]+maps[k][j])
            dis[j]=maps[k][j]+dis[k];
       }
    }
    return;
}
int main()
{
    int m,n,i,j,k;
    int s,d;
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&s,&d)){
        init();
    int x,y,w;
    k=0;
     for(i=0;i<n;i++)
     {
         scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);
         maps[x][y]=maps[y][x]=min(w,maps[x][y]);
         k=max(x,max(k,y));
     }
     k++;//加入两个超级汇点,0和k(最大值加1)
     for(i=0;i<s;i++)
     {
         scanf("%d",&j);
         maps[0][j]=0;
         maps[j][0]=0;
     }
     for(i=0;i<d;i++)
     {
         scanf("%d",&j);
         maps[j][k]=0;
         maps[k][j]=0;
     }
     Dijkstra(0,k);
     printf("%d\n",dis[k]);
    }
    return 0;
}


HDU(Hangzhou Dianzi University)OJ 中经常涉及到几何计算的问题,其中“判断两条线段是否相交”是一个经典的算法问题。以下是关于如何判断两线段是否相交的基本思路及其实现步骤: ### 判断两条线段相交的核心思想 可以利用向量叉积以及端点位置的关系来确定两条线段是否相交。 #### 具体步骤: 1. **定义基本概念** - 假设两条线段分别为 `AB` 和 `CD`。 - 使用二维平面中的坐标表示各顶点:A(x₁,y₁), B(x₂,y₂),C(x₃,y₃) ,D(x₄,y₄)。 2. **叉积的作用** 叉积可以帮助我们了解两点相对于一条直线的位置关系。 对于三个点 P、Q、R ,我们可以用叉乘 `(Q-P)x(R-P)` 来检测 R 是否在 QP 直线的一侧还是另一侧。 如果结果为正数,则表明顺时针;如果负则逆时针;若等于0则共线。 3. **快速排斥实验** 首先做一个矩形包围盒测试——即检查两个线段所在的最小外接矩形是否有重叠区域。如果没有重叠直接判定为不相交。 4. **跨立试验 (Cross-over Test)** 确认每个线段的两端分别位于另一个线段两侧即可认为它们交叉了。这通过上述提到过的叉积运算完成。 5. **特殊情况处理** 包含但不限于如下的几种情况需要单独讨论: - 完全重合的部分; - 存在一个公共端点但并不完全穿过等边缘状况。 6. **代码框架示例(Pseudo code):** ```python def cross_product(p1,p2,p3): return (p2[0]-p1[0])*(p3[1]-p1[1])-(p2[1]-p1[1])*(p3[0]-p1[0]) def on_segment(p,q,r): if ((q[0] <= max(p[0], r[0])) and (q[0] >= min(p[0], r[0])) and (q[1] <= max(p[1], r[1])) and (q[1] >= min(p[1], r[1]))): return True; return False; def do_segments_intersect(A,B,C,D): # 计算四个方向的叉积值 o1 = cross_product(A, C, B) o2 = cross_product(A, D, B) o3 = cross_product(C, A, D) o4 = cross_product(C, B, D) # 标准情况判断 if(o1 !=o2 && o3!=o4): return True # 特殊情况逐一验证... ``` 7. 最终结合所有条件得出结论。
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