HDU 4435

题目大意:有一个国王他开着一辆最大只能行驶d距离的车子(因为行驶完d距离后车子就没油了)环游世界,他想从1点出发环游到n点再回来,由于车子的原因,他必须在某几个点上建加油站,来保证它能够顺利的环游世界,但是在第i个点建立加油站的费用为2^i,因此问你如何建站能使所需要的费用最小,如果怎么建站也不行的话就输出-1。

算法思想:假设我们再每个点都建站,如果这样都不能完成的话,那么肯定输出-1,否则,我们就从第n个点开始,判断第n个点是否需要建加油站,如果少了这个加油站不能完成的话,那么这个点必须要建站,然后在判断第n-1个点,n-2个点,一直到第2个点(因为第一个点根据题目要求必须要建站)。

那么如何判断是否完成呢?因为每次都从1点开始,我们先把1点如队列,然后我们就从1点开始更新与1点相接的所有点的距离,如果是加油站,则再把他入队,否则更新该点的最短距离,直到队列为空。这样的话,我们到最后可以这样判断是否完成:如果该点不是加油站,但是他的最短距离超过了d/2(因为要往返)或者该点是加油站,但是这个加油站没有被访问到,说明该点没有被访问过,则不能完成,反之,则能完成。

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAXN 130
#define INF 0x3f3f3f3f
typedef struct Node
{
    int x;
    int y;
};
Node nodes[MAXN];
int n,d;
double a[MAXN][MAXN],dist[MAXN];//dist数组表示当前点到最近的加油站的距离
bool visited[MAXN],flag[MAXN];
double calc(int l,int r)
{
    return sqrt((nodes[l].x-nodes[r].x)*(nodes[l].x-nodes[r].x)+(nodes[l].y-nodes[r].y)*(nodes[l].y-nodes[r].y));
}
bool travel()
{

    queue<int>que;
   memset(visited,false,sizeof(visited));

   for(int i=1;i<=n;i++)
   {
       if(flag[i])
        dist[i]=0;
       else
        dist[i]=INF;
   }
    visited[1]=true;
    que.push(1);
    while(!que.empty())
    {

        int k=que.front();
        que.pop();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            if(!visited[i]&&a[k][i]<=d)
            {
                dist[i]=min(dist[i],dist[k]+a[k][i]);
                if(flag[i])
                {
                    visited[i]=true;
                    que.push(i);
                }

            }

        }
    }

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!flag[i]&&dist[i]>d/2)
            return false;
        if(flag[i]&&!visited[i])
            return false;
    }
    return true;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&d)!=EOF)
    {
        memset(flag,false,sizeof(flag));
        //memset(visited,false,sizeof(visited));
        memset(nodes,0,sizeof(nodes));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            scanf("%d%d",&nodes[i].x,&nodes[i].y);

        }

        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {

                a[i][j]=calc(i,j);

            }
        }

        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            flag[i]=true;//假设一开始都有加油站

        }

        if(!travel())//在每个点都有加油站的情况下还不能走到的话就说明肯定不能走到
        {
            printf("-1\n");
            continue;
        }
        for(int i=n;i>1;i--)
        {

            flag[i]=false;
            if(!travel())
                flag[i]=true;
        }
        int f=0;
        for(int i=n;i>=1;i--)
        {
            if(flag[i])
            {
                f=i;
                break;
            }

        }
        for(int i=f;i>=1;i--)
        {
            if(flag[i])
                printf("%d",1);
            else
                printf("%d",0);
        }
        printf("\n");





    }
    return 0;
}

 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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