【Beijing WC2012】 冻结

本文介绍了一种结合最短路径算法SPFA与动态规划DP的方法,用于解决带有限制条件的城市间旅行问题。通过记录每到达一个城市时所使用的魔法次数及对应的时间成本,实现了寻找从起点到终点的最优路径。

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

【题目链接】

            点击打开链接

【算法】

          dist[i][j]表示到达i号城市,使用了j次魔法,所用时间的最小值

          那么,dist[i][j]可以转移到dist[k][j+1]和dist[k][j],一边spfa一边dp,即可

【代码】

          

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 55
#define MAXM 2010
 
const int INF = 1e9;

int i,n,m,k,a,b,t,ans = INF,tot;
int head[MAXN],inq[MAXN][MAXN],dist[MAXN][MAXN];

struct Edge
{
		int to,cost,nxt;
} e[MAXM];

template <typename T> inline void read(T &x)
{
    int f = 1; x = 0;
    char c = getchar();
    for (; !isdigit(c); c = getchar()) { if (c == '-') f = -f; }
    for (; isdigit(c); c = getchar()) x = (x << 3) + (x << 1) + c - '0';
    x *= f;
}
template <typename T> inline void write(T x)
{
    if (x < 0)
    {
        putchar('-');
        x = -x;
    }
    if (x > 9) write(x/10);
    putchar(x%10+'0');
}
template <typename T> inline void writeln(T x)
{
    write(x);
    puts("");
}
inline void add(int u,int v,int w)
{
		tot++;
		e[tot] = (Edge){v,w,head[u]};
		head[u] = tot;
}
inline void spfa(int s)
{
		int i,j;
		queue< pair<int,int> > q;
		pair<int,int> cur;
		for (i = 1; i <= n; i++)
		{
				for (j = 0; j <= k; j++)
				{
						dist[i][j] = INF;
				}
		}
		dist[1][0] = 0;
		q.push(make_pair(1,0));
		inq[1][0] = 1;
		while (!q.empty())
		{
				cur = q.front();
				inq[cur.first][cur.second] = false;
				q.pop();
				for (i = head[cur.first]; i; i = e[i].nxt)
				{
						if (dist[cur.first][cur.second] + e[i].cost < dist[e[i].to][cur.second])
						{
								dist[e[i].to][cur.second] = dist[cur.first][cur.second] + e[i].cost;
								if (!inq[e[i].to][cur.second]) 
								{
										inq[e[i].to][cur.second] = 1;
										q.push(make_pair(e[i].to,cur.second)); 
								} 
						}
						if ((cur.second + 1 <= k) && (dist[cur.first][cur.second] + e[i].cost / 2 < dist[e[i].to][cur.second+1]))
						{
								dist[e[i].to][cur.second+1] = dist[cur.first][cur.second] + e[i].cost / 2;
								if (!inq[e[i].to][cur.second+1])
								{
										inq[e[i].to][cur.second+1] = 1;
										q.push(make_pair(e[i].to,cur.second+1));
								}
						}
				}
		}		
}

int main() {
		
		read(n); read(m); read(k);
		for (i = 1; i <= m; i++)
		{
				read(a); read(b); read(t);
				add(a,b,t);
				add(b,a,t);
		}
		spfa(1);

		for (i = 0; i <= k; i++) ans = min(ans,dist[n][i]);
		
		writeln(ans);
				
		return 0;
	
}

### 如何在 ArcGIS 中将数据转换为北京坐标系 #### 选择合适的地理坐标系统 为了确保数据能正确地被重新投影至北京坐标系,在创建新的投影坐标系统时,需通过`New Projected Coordinate System`对话框内的`Geographic Coordinate System`选项卡并点击`Select`按钮来挑选适合的球面坐标系统。这是因为ArcGIS规定每个投影坐标系统内部均关联有一个特定的球面坐标系统。具体操作是在弹出的选择窗口中定位到名为`Beijing 1954.prj`的文件作为基础地理坐标参照体系[^1]。 #### 执行坐标转换过程 完成上述设置之后,当目标是把现有的地理坐标转变为基于北京坐标系下的投影坐标时,则应按照标准流程执行坐标变换命令。这通常涉及到先确认源数据所采用的是何种类型的地理坐标(例如WGS84),再利用软件内置工具或者脚本实现自动化处理,最终达到预期的数据重投影效果[^2]。 #### 调整图层属性以适应新坐标单位 一旦完成了从地理坐标向投影坐标的转变工作,下一步便是调整已转化图层的相关参数配置。比如可以通过右键点击对应shp格式的地图图层,进入其属性编辑界面,在常规标签页处修改长度测量单位为“米”。随后继续在同一菜单路径下新增两个字段用于存储X轴和Y轴方向上的坐标数值,从而便于后续的空间数据分析与可视化展示需求[^3]。 ```python import arcpy # 定义输入要素类以及输出位置 input_feature_class = r"path\to\your\input.shp" output_feature_class = r"path\to\save\output.shp" # 设置输出坐标系为中国2000国家大地坐标系 (GCJ-2000) spatial_reference = arcpy.SpatialReference('China Geodetic Coordinate System 2000') # 进行投影转换 arcpy.Project_management(input_feature_class, output_feature_class, spatial_reference) print(f"Projection completed and saved as {output_feature_class}") ```
评论
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