hrbust 1851加油站(贪心+广搜)

本文介绍了一种用于解决在城镇间合理选址建立加油站的问题算法。该算法的目标是在满足汽车行驶距离限制的同时,使得建立加油站的总成本最低。通过采用二进制表示花费及广度优先搜索等技术手段,确保所有城镇间的可达性。

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每个城镇有一个坐标,现在要选出一些城镇,在这些城镇上建立加油站。要求使得总花费最少(1号城镇必须建立加油站)。在编号为i的城镇建立加油站需要花费2^i。

汽车油箱有上限D(加满油可以跑距离D)。建立加油站从1点开始走遍全图所有的城镇并回到城镇1。输出最小的花费用2进制表示。

尽量不在号比较大的点建加油站,如果在n号点建立加油站的费用会大于在除n以外的所有点都建加油站的总费用。先尝试把除n以外的所有点建立加油站,观察是否满足要求。若不满足我们就一定要在n点建加油站。若需要建,我们就建,然后就不用再考虑n点了,在确定了n点之后,我们用同样的方法来观察n-1号点是否需要建立加油站,即将1~n-2号点都建立加油站,观察是否满足要求。以此类推。

判断它是否满足题中的travel around的要求。分为两部判断,1.判断所有加油站是否可达(从1号点开始广搜,若到当前点距离<=d则入队)。2.判断其余点是否可达(刚才的广搜过程可以顺便标出每个点到最近的加油站的距离,要求能从加油站到该点并返回加油站,所以点到加油站的距离必须小于等于d/2)。若满足这两点必然符合要求,否则不符合要求。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cmath>
using namespace std;
#define INF 0x1f1f1f1f
const int maxn=110;
int dis(int x,int y,int x1,int y1){
    return ceil(sqrt((x-x1)*(x-x1)+(y-y1)*(y-y1)));
}
int g[maxn][maxn];
int d[maxn],flag[maxn];
struct node {
    int x,y;
}p[maxn];
int n,D;
int v[maxn];
int bfs(){
    queue<int>q;
    while(!q.empty())q.pop();
    for(int i=0;i<n;i++){v[i]=0;d[i]=INF;}
    for(int i=0;i<n;i++)if(flag[i])d[i]=0;
    v[0]=1;
    d[0]=0;
    q.push(0);
    while(!q.empty()){
        int t=q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i<n;i++)
        if(!v[i]&&g[t][i]<=D){
            d[i]=min(d[i],g[t][i]);
            if(flag[i]){
                v[i]=1;
                q.push(i);
            }
        }
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(flag[i]&&!v[i])return 0;
        if(!flag[i]&&d[i]*2>D)return 0;
    }
    return 1;
}
int main()
{
    int i,j;
    while(scanf("%d%d",&n,&D)!=EOF){
        for(i=0;i<n;i++){
            scanf("%d%d",&p[i].x,&p[i].y);
        }
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=i;j<n;j++){
                g[i][j]=g[j][i]=dis(p[i].x,p[i].y,p[j].x,p[j].y);
            }
        }
        for(i=0;i<n;i++){
            flag[i]=1;
        }
        if(!bfs()){printf("-1\n");continue;}
        for(i=n-1;i>=0;i--){
            for(j=0;j<i;j++)flag[j]=1;
            flag[i]=0;
            if(!bfs())flag[i]=1;
        }
        flag[0]=1;
        int f=0;
        for(i=n-1;i>=0;i--){
            if(flag[i]==0&&f==0)continue;
            f=1;
            printf("%d",flag[i]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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