一个人的旅行

说明

抱歉,今天写的是跟技术无关的事情,但是我希望能记录下来。

这是我第一次一个人的旅行

我一直以为我是一个不爱旅行的人,因为晕车严重所以一直不爱出门。但是这一次的旅行却是我觉得我应该动身的一次,我强烈觉得我应该出去走一走,这是我的身体告诉我的感觉,我是比较尊重自己感觉的人。
我的目的地是桂林阳朔,12月的阳朔飘着小雨,温度在6,7度左右,同时那里的山也飘着云雾。我很庆幸能看到这样子的山,因为我喜欢云雾,这让我觉得特别美,我感觉我走进了画中。初到阳朔的时候,我一直感觉很冷,脸上一直感觉是冰凉的,为了安全走之前我告诉了几个要好的朋友我的行程,于是到的第一件事就是跟每个人一一报告我的住所,我一个人走在路上,我不认识这里的每一个人,但是我一点也不恐惧,我早就发现我是一个在陌生人面前很坦然的人,但在熟悉的人面前要小心翼翼的人。
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从12月19到12月22共四天三夜的时间,我游览了漓江,兴坪古镇,遇龙河,十里画廊,阳朔西街,银子岩。是的,游览的景点有点少,因为天气不是特别好,一直下着小雨,而且最后一天我是在青年旅设中度过的,当天下午要回学校,所以本就打算好好睡一个懒觉,然后在旅舍逗逗老板的小狗,然后带着一颗平静的心回学校。
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我不想一一介绍景点,因为这些景点就在我脑海里,我匮乏的文字也形容不了,更何况我更想表述的是我内心的感受。在阳朔的日子流逝的特别慢,在广州我一眨眼一个星期就过去了,一整天我感觉我什么都没做,而且半夜经常看手机到半夜1点。但是在阳朔,我每天晚上10点之前可以入睡,早上8点醒,然后去游玩景点,在青旅中看电影,晚上在阳朔西街逛一逛,听听某个餐厅前台小姐姐唱歌,我感觉时间很慢很慢。之前我不太了解什么是生活节奏快,什么是生活节奏慢,我只知道我从来记不住地铁上任何一个人的脸,即使是认识的人在地铁上我也认不出来。这次我是明显感受到了。
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在阳朔,我时常走在路上,我喜欢在路上,因为没有人认识我,我可以完全做自己,我不用去迎合所有人的眼光,也不需要去考虑其他人。我觉得我在那里才是真实的我。我可以在旅舍听其他人说他们的经历,听他们对某件事的看法,因为我的视野真的是太太太狭隘了,而他们看问题却比我厉害得多。有一个姓黄的小姐姐跟我说过:“我说的你可能现在不理解,但是你只要记住我这句话,将来你经历了某些事之后你就明白了。”
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另外,那样的生活是很容易让人陷入进去的。我在旅舍看了一本书是詹宏志写的《读书与旅行》,我只看了前面一点点,有一句话意思大概是:有多少人旅行了一次之后就再也停不下来了,就会一次又一次地动身。是的,我觉得我现在更愿意去外面走,以前不敢走远,连大学也要选择省内的大学,但是现在我的心思就是想再去更远一些的地方,也是不用跟其他人说,也是一个人说走就走。
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大概也是今年早些时候,我跟一个朋友说,将来如果我有重要的人离开我了,那我就去旅行,恢复好了才回来。当时我不确定我到底会不会这样做,但是现在我知道我肯定做得到。另外,我那位朋友决定今年骑行回家过年,祝他好运!
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我在青旅遇到了几个有趣的人,一位来自大草原锡林格勒的姐姐,她特别开朗大气,她跟我说了大草原的春夏秋冬,跟我一起骑着电瓶车游览十里画廊,邀请我到大草原玩耍。另一个说话温柔的姐姐,她跟我讲了很多关于工作,关于人生的事情,同时她认识一些禅修的好友,我认为他们应该至少到达辟谷的境界了,或者是更高境界。我是一个对玄学有些兴趣的人,同时因为冥想接触了禅修中的一些概念,所以特别喜欢听这些,可惜我们刚聊起来我已经要去赶回来的车了。
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还有一个人是青旅的老板,在我的认识中,青旅的老板必定是去过许多地方,见过许多人,有自己的故事的人。确实是,在聊天中,青旅老板跟我透露了一些他自己的故事,是很让我崇拜的经历。我没记错的话他是2017年才在阳朔定了一个落脚点,他是一个停不下来的人,从他大一开始就开始旅行,他骑过川藏线,也为旅行放弃工作。但是我也时刻保持清醒,我知道我不能完全去复制其他人的生活,我有属于自己的生活,但是如果能再来一次,我大一的时候会不会选择不一样呢?
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只是记下来给自己看而已,这是我2019年做的事中最印象深刻的,我想将来我一定会记得这第一次旅行。当然,有很多朋友,哥哥姐姐一直在关心我,每天都要听到我安全的消息。也有一个因为一段遗憾回忆而很少聊天的同学,在我回来之后会提醒我以后尽量不要一个人去那么远的地方。当然父母也很关心我,我原本不打算告诉他们我是一个人走的,但是对父母撒谎真的很心虚,但是他们有一点点责备之余也会很担心我。我也一直知道自己比很多人幸运,因为身边有许多人关心爱护我。
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最后,为这次旅行画上句号吧。未来的我还是要努力,这样才能有能力去更多地方啊!

### 航电 OJ '一个旅行' 的解题分析 航电 OJ 上关于“一个旅行”的问题通常涉及图论中的最短路径算法,尤其是动态规划或者广度优先搜索(BFS)的应用。以下是对此类问题的一般解析: #### 1. **题目背景** 该类型的题目一般描述为:在一个无向加权图中,起点和终点固定,求从起点到终点的最小花费或最少步数。可能还会附加一些约束条件,比如经过某些特定节点。 此类问题的核心在于如何高效地计算最优路径以及处理额外的限制条件[^1]。 #### 2. **核心算法** 针对此问题的主要解决方法可以分为两类: - 如果边权重均为正数且不需要考虑复杂的状态转移,则可以直接应用 Dijkstra 算法。 - 若存在负权边或其他特殊状态需求,则需采用 Bellman-Ford 或 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm),甚至结合记忆化搜索实现更复杂的 DP 方案。 下面给出基于Dijkstra的基础版本伪代码作为参考: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): dist = {node: float('inf') for node in graph} dist[start] = 0 pq = [(0, start)] # priority queue while pq: current_distance, u = heapq.heappop(pq) if current_distance > dist[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): distance = current_distance + weight if distance < dist[v]: dist[v] = distance heapq.heappush(pq, (distance, v)) return dist ``` 上述代码实现了单源最短路径查找功能,在实际运用过程中可根据具体场景调整输入形式与输出结果[^4]。 #### 3. **特殊情况处理** 当遇到带有访问次数限制或者其他独特规则的情况时,单纯依靠传统最短路算法难以胜任,这时就需要引入多维数组记录不同状态下各点的距离信息,并通过队列迭代更新这些数据直至找到目标位置为止[^3]。 例如某变种要求至少两次到达目的地才算成功完成旅程,则可以在原有基础上增加维度表示当前处于第几次抵达;每次扩展新结点前先判断是否满足重复进入前提再决定是否加入待探索列表之中。 --- ### 总结 综上所述,“一个旅行”这类题目主要考察选手对于基础图论知识掌握程度的同时也测试其灵活应对各种变形的能力。熟练掌握几种经典模型及其改进版有助于快速定位并解决问题[^2]。
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