【P - The Shortest Path in Nya Graph】

博客围绕Dijkstra算法求解正权、双向(隐藏单向)最短路展开。先阐述了错误理解题意导致WA的情况,接着说明正确题意,包括同一层和不同层点之间的到达方法,还提到跨层建路的注意事项,最后给出不同处理方式的代码结果。

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思路:

  • Dijkstra,正权,双向(隐藏单向),最短路。

  • 首先我以为是同一层中的点之间距离全部为零,结果WA了。仔细想一遍题意:对某一层中的所有点任意选取一点,都可以从该点,花费C到达相邻层中的任意一点,并没有说同一层间的距离呀。

  • 正确题意:对任意一点(属于 A 层):

    1. 它若想到该层中其它点有两种方法:

      通过 M extra edges,直接达到;

      先去到某相邻层 B,然后回到本层 A 的其它点(根据代码:任意去到B层中的某点,再从该点回到A层,再从 A 层回到起始点)。

    2. 它若想去到其它层的某点有两种方法:

      通过 M extra edges,直接达到;
      先达到目标层的某相邻层,然后花费 C,可去到目标层中的任一点。

  • 注意:( 隐藏单向 )本代码中跨层时,只可以建抽象点(层)到所属点的路,不可以建所属点到抽象层的路。原因见注释

代码:

  • 理解错题意(想简单了):WA
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
#define INF 0x3f3f3f3f

using namespace std;

const int maxn = 100005;

int T;
int N,M,C;

struct EDGE{
	int to;
	int w;
	int fo;
};
EDGE E[maxn * 4];
int tail[maxn];
void ADDEDGE(int i,int u,int v,int w){
	E[i].to = v;
	E[i].w = w;
	E[i].fo = tail[u];
	tail[u] = i;
	return ;
} int cnt;
int dis[maxn];
int L[maxn];//layer exact
bool LB[maxn];//book if been here
struct NODE{
	int id;
	int dis;
	NODE(int id,int dis) : id(id) , dis(dis) {} ;
	friend bool operator > (NODE a,NODE b){
		return a.dis > b.dis ;
	}
};
priority_queue<NODE , vector<NODE> , greater<NODE> > Q;

void INIT(){
	memset(tail,-1,sizeof(tail));
	memset(dis,INF,sizeof(dis));
	memset(L,0,sizeof(L));
	memset(LB,0,sizeof(LB));
	cnt=0;//from 1 .. cnt
	return ;
}

int IJK(){
	Q.push(NODE(L[1],0));dis[L[1]]=0;
	while(Q.size()){
		NODE cur = Q.top() ; Q.pop() ;
		if(cur.dis > dis[cur.id])
			continue;
		for(int i=tail[cur.id] ; ~i ; i=E[i].fo){
			int v = E[i].to;
			if(dis[v] > dis[cur.id] + E[i].w){
				dis[v] = dis[cur.id] + E[i].w;
				Q.push(NODE(v,dis[v]));
			}
		}
	}
	if(dis[L[N]] == INF)
		return -1;
	else
		return dis[L[N]];
}

int main(){
	scanf("%d",&T);
	for(int t=1;t<=T;t++){
		INIT();
		scanf("%d%d%d",&N,&M,&C);
		for(int i=1;i<=N;i++){
			scanf("%d",L+i);
			LB[L[i]] = true;
		}
		for(int i=1;i<N;i++){
			if(LB[i] && LB[i+1]){
				ADDEDGE(++cnt,i,i+1,C);
				ADDEDGE(++cnt,i+1,i,C);
			}
		}
		for(int i=1;i<=M;i++){
			int u,v,w;
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			ADDEDGE(++cnt,L[u],L[v],w);
			ADDEDGE(++cnt,L[v],L[u],w);
		}
		printf("Case #%d: %d\n",t,IJK());
	}
	return 0;
}
  • 将层变成抽象点:358ms 10736kB
//358ms		10736kB 


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
#define INF 0x3f3f3f3f

using namespace std;

const int maxn = 100005 * 2;//如果每层只有一个点。 

int T;
int N,M,C;

struct EDGE{
	int to;
	int w;
	int fo;
};
EDGE E[maxn * 3];//实际是2.5
int tail[maxn];
void ADDEDGE(int i,int u,int v,int w){
	E[i].to = v;
	E[i].w = w;
	E[i].fo = tail[u];
	tail[u] = i;
	return ;
} int cnt;
int dis[maxn];
int L[maxn];//layer exact
bool LB[maxn];//book if been here
struct NODE{
	int id;
	int dis;
	NODE(int id,int dis) : id(id) , dis(dis) {} ;
	friend bool operator > (NODE a,NODE b){
		return a.dis > b.dis ;
	}
};
priority_queue<NODE , vector<NODE> , greater<NODE> > Q;

void INIT(){
	memset(tail,-1,sizeof(tail));
	memset(dis,INF,sizeof(dis));
	memset(L,0,sizeof(L));
	memset(LB,0,sizeof(LB));
	cnt=0;//from 1 .. cnt
	return ;
}

int IJK(){
	Q.push(NODE(1,0));dis[1]=0;
	while(Q.size()){
		NODE cur = Q.top() ; Q.pop() ;
		if(cur.dis > dis[cur.id])
			continue;
		for(int i=tail[cur.id] ; ~i ; i=E[i].fo){
			int v = E[i].to;
			if(dis[v] > dis[cur.id] + E[i].w){
				dis[v] = dis[cur.id] + E[i].w;
				Q.push(NODE(v,dis[v]));
			}
		}
	}
	if(dis[N] == INF)
		return -1;
	else
		return dis[N];
}

int main(){
	scanf("%d",&T);
	for(int t=1;t<=T;t++){
		INIT();
		scanf("%d%d%d",&N,&M,&C);
		for(int i=1;i<=N;i++){
			scanf("%d",L+i);
			LB[L[i]] = true;//1 .. N
			/* 
			ADDEDGE(++cnt,i,N+L[i],0);//点 i 到 N + L[i]层 
			ADDEDGE(++cnt,N+L[i],i,0);//如果再建一条反向边,那同层的距离都变成0了。 
			*/
			ADDEDGE(++cnt,N+L[i],i,0);
			//只建层到点的边,点如果想去别的层,让它直接连过去(点->邻层)。 
		}
		for(int i=1;i<=N;i++){
			if(L[i] + 1)
				ADDEDGE(++cnt,i,N+L[i]+1,C);
			if(L[i] - 1)
				ADDEDGE(++cnt,i,N+L[i]-1,C);
		} 
		for(int i=1;i<=M;i++){
			int u,v,w;
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			ADDEDGE(++cnt,u,v,w);
			ADDEDGE(++cnt,v,u,w);
		}
		printf("Case #%d: %d\n",t,IJK());
	}
	return 0;
}
All-Pairs Shortest Path问题是指在一个带权有向图中,求出任意两个节点之间的最短路径。解决这个问题的算法称为All-Pairs Shortest Path算法。 常用的All-Pairs Shortest Path算法有Floyd-Warshall算法和Johnson算法。 Floyd-Warshall算法的基本思想是动态规划。用dist[i][j]表示从节点i到节点j的最短路径长度,用k表示中间节点,则有状态转移方程: ``` dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) ``` 其中,dist[i][j]的初始值为节点i到节点j的边权,如果i和j之间没有边,则为正无穷。算法的核心是对k从1到n的循环,依次更新dist[i][j]的值,最终得到所有节点之间的最短路径长度。 Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(n^3),其中n为节点数,主要时间花费在三层循环上,实际应用中可以通过空间换时间的方式优化算法。 Johnson算法的基本思想是通过引入一个虚拟节点,并将其与所有节点之间的边权设为0,将问题转化为带权有向图中的单源最短路径问题。然后使用Bellman-Ford算法求出虚拟节点到其它所有节点的最短路径长度,再用求最短路径时的松弛操作更新所有边的边权,将问题转化为带权有向图中的多源最短路径问题。最后使用Dijkstra算法求出所有节点之间的最短路径长度。 Johnson算法的时间复杂度为O(n^2logn+m),其中n为节点数,m为边数,主要时间花费在Bellman-Ford算法和Dijkstra算法上,实际应用中可以通过优化数据结构等方式优化算法。
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