历届试题 大臣的旅费(ko版)

该博客讨论了一个关于图论的问题,具体是寻找一棵树的直径,即树中最长的路径。大臣J从一个城市出发到另一个城市,路径费用与行驶距离成线性关系,目标是找出所有可能路径中费用最多的。输入描述了城市间的高速公路网络,通过深度优先搜索(DFS)算法求解树的直径,并计算最大费用。输出为大臣J可能的最大花费。

资源限制
时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB
问题描述
很久以前,T王国空前繁荣。为了更好地管理国家,王国修建了大量的快速路,用于连接首都和王国内的各大城市。

为节省经费,T国的大臣们经过思考,制定了一套优秀的修建方案,使得任何一个大城市都能从首都直接或者通过其他大城市间接到达。同时,如果不重复经过大城市,从首都到达每个大城市的方案都是唯一的。

J是T国重要大臣,他巡查于各大城市之间,体察民情。所以,从一个城市马不停蹄地到另一个城市成了J最常做的事情。他有一个钱袋,用于存放往来城市间的路费。

聪明的J发现,如果不在某个城市停下来修整,在连续行进过程中,他所花的路费与他已走过的距离有关,在走第x千米到第x+1千米这一千米中(x是整数),他花费的路费是x+10这么多。也就是说走1千米花费11,走2千米要花费23。

J大臣想知道:他从某一个城市出发,中间不休息,到达另一个城市,所有可能花费的路费中最多是多少呢?

输入格式
输入的第一行包含一个整数n,表示包括首都在内的T王国的城市数

城市从1开始依次编号,1号城市为首都。

接下来n-1行,描述T国的高速路(T国的高速路一定是n-1条)

每行三个整数Pi, Qi, Di,表示城市Pi和城市Qi之间有一条高速路,长度为Di千米。

输出格式
输出一个整数,表示大臣J最多花费的路费是多少。

样例输入1
5
1 2 2
1 3 1
2 4 5
2 5 4
样例输出1
135
输出格式
大臣J从城市4到城市5要花费135的路费。

这题难度还是有的。
题目简述:就是求一颗树的直径


```cpp
#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>

using namespace std;
//按taber自动补全 ctrl l 为删除行
const double eps = 1e-8; //const只是用来定义常量,常量在代码中一直存在,但define是预处理功能,有本质区别
const int maxx = 0x7f7f7f7f;//0x7f7f7f7f表示数据的无穷大
//常用的浮点数比较宏定义:
#define Equ(a,b) ((fabs((a)-(b)))<(eps)) //等于
#define More(a,b) (((a)-(b))>(esp)) //大于
#define Less(a,b) (((a)-(b))<(-esp))//小于
#define MoreEqu(a,b) (((a)-(b))>(-esp))//大于等于
#define LessEqu(a,b) (((a)-(b))<(esp))//小于等于
#define  MAX( x, y )  ( ((x) > (y)) ? (x) : (y) )//
//使用了algorithm头文件就可以直接使用max函数;
#define  MIN( x, y )  ( ((x) < (y)) ? (x) : (y) ) 
#define ll long long
#define PI 3.1415926
#define eps 1e-8
#define Conn(x,y) x##y;

//vector <vector<int> > mapp(10010);
//int mapp[10000][10000];
int visit[10010];

int n;
int maxd;
int maxpoint;

struct node//每一node有自己的结点和权值
{
	int child;
	int len;
	node(int a, int b)//为构造函数,代表初始化
	{
		child = a;
		len = b;
	}
};

vector<node> mapp[10010];//存放结点

void dfs(int st, int d)
{
	//if (visit[st]) return;
	visit[st] = 1;
	

	for (int i = 0; i <mapp[st].size(); i++)//每一个结点与多个结点相连,查看对应的子结点
	{
		int ch = mapp[st][i].child;
		if (visit[ch]) continue;
		else
		{
			visit[ch]  = 1;
			if (d + mapp[st][i].len > maxd)
			{
				maxd = d + mapp[st][i].len ;
				maxpoint = ch;
			}
			dfs(ch, d + mapp[st][i].len);
		}
	}
}

int main()
{
	cin >> n;
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		int a, b, c;
		cin >> a >> b >> c;
		mapp[a].push_back(node(b, c));
		mapp[b].push_back(node(a, c));
		//代表 b结点到a结点的权值为c   两行共同代表,mapp[i]子节点为第0,1,2等等个
	}
	dfs(1, 0);
	memset(visit, 0, sizeof(visit));
	//maxd = 0;
	dfs(maxpoint, 0);
	int ans = maxd * 10 + (1 + maxd) * maxd / 2;
	cout << ans;
	return 0;
}

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
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