垃圾箱分布

本文介绍了一种解决垃圾箱选址问题的算法,旨在找到离所有居民点最短距离最长但不超过限定值的地点,同时确保平均距离最短。通过Dijkstra算法遍历地图上的所有路径,比较各候选点至居民点的距离,最终确定最佳位置。

大家倒垃圾的时候,都希望垃圾箱距离自己比较近,但是谁都不愿意守着垃圾箱住。所以垃圾箱的位置必须选在到所有居民点的最短距离最长的地方,同时还要保证每个居民点都在距离它一个不太远的范围内。
现给定一个居民区的地图,以及若干垃圾箱的候选地点,请你推荐最合适的地点。如果解不唯一,则输出到所有居民点的平均距离最短的那个解。如果这样的解还是不唯一,则输出编号最小的地点。

输入格式:

输入第一行给出4个正整数:N(≤10​3​​)是居民点的个数;M(≤10)是垃圾箱候选地点的个数;K(≤10​4​​)是居民点和垃圾箱候选地点之间的道路的条数;D​S​​是居民点与垃圾箱之间不能超过的最大距离。所有的居民点从1到N编号,所有的垃圾箱候选地点从G1到GM编号。
随后K行,每行按下列格式描述一条道路:
P1 P2 Dist
其中P1和P2是道路两端点的编号,端点可以是居民点,也可以是垃圾箱候选点。Dist是道路的长度,是一个正整数。
输出格式:
首先在第一行输出最佳候选地点的编号。然后在第二行输出该地点到所有居民点的最小距离和平均距离。数字间以空格分隔,保留小数点后1位。如果解不存在,则输出No Solution。
输入样例1:
4 3 11 5
1 2 2
1 4 2
1 G1 4
1 G2 3
2 3 2
2 G2 1
3 4 2
3 G3 2
4 G1 3
G2 G1 1
G3 G2 2
输出样例1:
G1
2.0 3.3
输入样例2:
2 1 2 10
1 G1 9
2 G1 20
输出样例2:
No Solution

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
const int inf = 999999999;
int n, m, k, ds, station;
int e[1020][1020], dis[1020];
bool visit[1020];
int main() 
{
    fill(e[0], e[0] + 1020 * 1020, inf);
    fill(dis, dis + 1020, inf);
    scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &k, &ds);
    for(int i = 0; i < k; i++) 
    {
        int tempdis;
        string s, t;
        cin >> s >> t >> tempdis;
        int a, b;
        if(s[0] == 'G') 
  	{
            s = s.substr(1);
            a = n + stoi(s);
        } 
  	else 
  	{
            a = stoi(s);
        }
        if(t[0] == 'G') 
  	{
            t = t.substr(1);
            b = n + stoi(t);
        } 
  	else 
  	{
            b = stoi(t);
        }
        e[a][b] = tempdis;
        e[b][a] = tempdis;
    }
    int ansid = -1;
    double ansdis = -1, ansaver = inf;
    for(int index = n + 1; index <= n + m; index++) 
    {
        double mindis = inf, aver = 0;
        fill(dis, dis + 1020, inf);
        fill(visit, visit + 1020, false);
        dis[index] = 0;
        for(int i = 0; i < n + m; i++) 
  	{
            int u = -1, minn = inf;
            for(int j = 1; j <= n + m; j++) 
   	    {
                if(visit[j] == false && dis[j] < minn) 
    		{
                    u = j;
                    minn = dis[j];
                }
            }
            if(u == -1) 
   	    {
    		break;
            }
            visit[u] = true;
            for(int v = 1; v <= n + m; v++) 
   	    {
                if(visit[v] == false && dis[v] > dis[u] + e[u][v])
                {
                    dis[v] = dis[u] + e[u][v];
                }    
            }
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++) 
  	{
            if(dis[i] > ds) 
   	    {
                mindis = -1;
                break;
            }
            if(dis[i] < mindis) mindis = dis[i];
            {
                aver += 1.0 * dis[i];
   	    }
        }
        if(mindis == -1) 
  	{
   	    continue; 
        }
        aver = aver / n;
        if(mindis > ansdis) 
  	{
            ansid = index;
            ansdis = mindis;
            ansaver = aver;
        } 
  	else if(mindis == ansdis && aver < ansaver) 
  	{
            ansid = index;
            ansaver = aver;
        }
    }
    if(ansid == -1)
    {
        printf("No Solution");
    }
    else 
    {
        printf("G%d\n", ansid - n);
        printf("%.1f %.1f", ansdis, ansaver);
    }
    return 0;
}
垃圾箱分布优化是一个涉及城市规划、环境工程以及计算机科学的问题。对于垃圾箱分布算法的研究,通常旨在找到最优的位置来放置垃圾箱以确保高效的废物收集和服务覆盖。Floyd-Warshall算法是一种用于计算加权图中各顶点之间最短路径的经典动态编程算法,在讨论垃圾箱分布时可能被提及用来辅助决策。 然而,“PTA”在此上下文中含义不明确。“PTA”可以指代不同的概念,例如家长教师协会(Parent-Teacher Association),但这与垃圾箱分布无关。如果假设“PTA”是指某个特定区域或者项目名称,则需要更具体的信息来进行针对性的搜索。 针对垃圾箱分布问题,以下是几种考虑因素和潜在的方法论: 使用地理信息系统(GIS) 结合GIS技术可以帮助识别最佳位置,考虑到人口密度、交通流量等因素影响下的需求预测模型。 应用图论中的最短路径算法 像Dijkstra或Bellman-Ford这样的单源最短路径算法可用于确定从中央处理设施到各个垃圾站点的最佳路线;而全对多最短路径问题则可以用Floyd-Warshall算法解决,这有助于评估不同节点之间的可达性和成本效益比。 遗传算法和其他启发式方法 这些高级寻优策略可以在复杂环境中寻找近似解,适用于大规模布局调整场景。 为了实现具体的垃圾箱分布方案,还需要综合考量实际条件如预算限制、社区反馈等非量化指标,并且随着城市发展不断更新维护这套系统。
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