图论Day3(模版-单源最短)

本文介绍了Luogu3371单源最短路径问题的解决方法,采用Bellman-Ford算法实现了从指定起点到图中所有节点的最短路径计算,并分享了实现过程中遇到的问题及解决方案。

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luogu3371.单源最短路径。
一道模版至极的模版题。
给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。
数据规模:时空限制:1000ms,128M
对于20%的数据:N<=5,M<=15
对于40%的数据:N<=100,M<=10000
对于70%的数据:N<=1000,M<=100000
对于100%的数据:N<=10000,M<=500000

还不是很懂spfa时间复杂度怎么求,在现学过的算法里,我朴素的floyed和dijkstra是毫无疑问会稳定地TLE的,所以还是不管三七二十一上了bellman-ford,居然能过……
下面是我历经风霜坎坷、跋山涉水、远道而来的代码。
(可以说是非常之惨了)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct edge
{
    int q,z,v;
}e[500001];//边表。 
int n,m,s;//点数、边数、起点。 
int dis[500001]={};

void bmf()
{
    for(int i=1;i<=n;i++) dis[i]=100000;//先全赋初值。
    dis[s]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int flag=0;
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            if(dis[e[j].z]>dis[e[j].q]+e[j].v) 
                dis[e[j].z]=dis[e[j].q]+e[j].v,flag=1;
        } 
        if(flag==0) break;
    }
    return;
}//标准的bmf。

int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int x,y,v;
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&v);
        e[i].z=y;e[i].q=x;e[i].v=v;//呵呵,是有向图,有向图,有向图,……
    }
    bmf();
    for(int i=1;i<=n;i++)if(dis[i]!=100000)printf("%d ",dis[i]);
    else printf("2147483647 ");//一个特判,具体看下面……
    return 0;
}

之所以说它历经风霜,是因为一开始这道题我的程序(在赋初值那一步直接赋了2147483647,结尾直接输出)会输出负数,万分迷茫的我查了三刻钟的错,后来才知道是没有“正数相加输出负数多半是溢出”这个基本常识,……。因为2147483647是个很大的数了,在计算路径的时候一加二加三四加就容易爆炸。最后,谢谢sj的特判赞助。

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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