HDU 1874 畅通工程续 (floyd,dijkstra)(最短路)

本文详细介绍了Floyd和Dijkstra两种最短路径算法的实现原理与代码示例,并对比了它们的时间复杂度和适用场景,为读者提供了丰富的算法学习资源。

这里提供两种解法,用floyd好写但是时间复杂度高,用dijkstra更高效用处更广,可操作范围大,写着复杂点

题目链接 点击打开链接

floyd 代码及注释:


<span style="font-size:18px;color:#ff6600;"><strong>#include<iostream>
using namespace std;
#define N 205
#define INF 0xfffffff
int a[N][N];
void floyd(int n)
{
    int i,j,k;
    for(k=0; k<n; k++)
        for(i=0; i<n; i++)
            for(j=0; j<n; j++)
                a[i][j]=min(a[i][j],a[i][k]+a[k][j]);//可以理解为从i→j的路程和i→k→j的路程取较小
}
int main()
{
    int n,m,i,j;
    while(cin>>m>>n)
    {
        for(i=0; i<m; i++)
            for(j=0; j<m; j++)
            {
                if(i==j)
                    a[i][j]=0;
                else
                    a[i][j]=INF;
            }
        int x,y,v;
        while(n--)
        {
            cin>>x>>y>>v;
            if(v<a[x][y])   //,如果出现重复的路程,取较小值,虽然题上没说,但考虑细点没错
                a[x][y]=a[y][x]=v;
        }
        floyd(m);
        int start,end;
        cin>>start>>end;
        if(a[start][end]==INF)//INF即两点间不连通
            cout<<"-1"<<endl;
        else
            cout<<a[start][end]<<endl;
    }
}
</strong></span>


dijkstra 代码及注释:


#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
#define INF 0xfffffff
#define N 205
int a[N][N],n,m;
int dijkstra(int s,int e)
{
    int i;
    int dis[N],visit[N];
    memset(visit,0,sizeof(visit));
    for(i=0; i<m; i++)
        dis[i]=a[s][i];//初始化
    visit[s]=1;//初始点已被访问
    int t=m-1;//少循环一次
    while(t--)
    {
        int min=INF;
        int temp=-1;
        for(i=0; i<m; i++)
        {
            if(!visit[i]&&dis[i]<min)//查找和S相连的最近的点
            {
                min=dis[i];
                temp=i;   //记录点
            }
        }
        visit[temp]=1;
        for(i=0; i<m; i++)
        {
            if(!visit[i]&&a[temp][i]+min<dis[i])//s→i的距离和s→temp→i距离取较小值
                dis[i]=a[temp][i]+min;
        }
    }
    return dis[e];//结果
}
int main()
{
    int i,j,x,y,c,start,end;
    while(cin>>m>>n)
    {
        for(i=0; i<m; i++)
            for(j=0; j<m; j++)
            {
                if(i==j)
                    a[i][j]==0;//必须要置零,否则最后输入同一个点时会输出成两点没连通
                else
                    a[i][j]=INF;
            }
        while(n--)
        {
            cin>>x>>y>>c;
            if(c<a[x][y])   //防止出现重复数据
                a[x][y]=a[y][x]=c;
        }
        cin>>start>>end;
        if(dijkstra(start,end)==INF)
            cout<<-1<<endl;
        else
            cout<<dijkstra(start,end)<<endl;
    }
}
还有其他算法,学习ing...先写个小总结,方便复习查看

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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
 
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