POJ 3256(SPFA)

本文详细介绍了使用SPFA算法解决有向图最短路径问题的方法,对比了SPFA与Floyd算法的适用场景,并通过实例演示了如何在限定时间内高效求解最短路径。

这题只能对每一个点查一遍……

有向图的话能用floyd,可是迫于时限用了SPFA。



Program aa;
const
   maxk=10000;
   maxn=10000;
   maxm=10000;
var
   k,n,m,i,j,l:longint;
   a:array[1..maxk] of longint;
   q:array[1..maxn] of longint;
   edge,next,head:array[1..maxm] of longint;
   size:longint;
   res,num,b:array[1..maxn] of boolean;

procedure add(u,v:longint);
begin
   inc(size);
   edge[size]:=v;
   next[size]:=head[u];
   head[u]:=size;
end;


procedure spfa;
var
   i,j,p,now,v:longint;
begin
   i:=1;j:=1;
   while (i<=j) do
   begin
      now:=q[i];
      p:=head[now];
      while p<>0 do
      begin
         v:=edge[p];
         if not(b[v]) then
         begin
            b[v]:=true;
            inc(j);
            q[j]:=v;
         end;



         p:=next[p];
      end;
      inc(i);
   end;
   for i:=1 to n do
      res[i]:=res[i] and b[i];

end;

begin
   size:=0;
   fillchar(head,sizeof(head),0);
   fillchar(edge,sizeof(edge),0);
   fillchar(next,sizeof(next),0);
   fillchar(b,sizeof(b),false);
   fillchar(res,sizeof(res),true);
   fillchar(num,sizeof(num),false);
   read(k,n,m);
   for i:=1 to k do read(a[i]);
   for i:=1 to m do
   begin
      read(j,l);
      add(j,l);
   end;

   for i:=1 to k do
      if not(num[a[i]]) then
      begin
         num[a[i]]:=true;
         q[1]:=a[i];
         fillchar(b,sizeof(b),false);
         b[q[1]]:=true;
         spfa;
      end;
   l:=0;
   for i:=1 to n do if res[i] then inc(l);
   writeln(l);



end.



03-13
### 关于 POJ 2092 的问题分析 POJ 平台上的题目通常涉及算法设计与实现,而编号为 2092 的具体题目并未在提供的引用中明确提及。然而,可以通过已知的相关资源和经验推测其可能的解决方法。 #### 差分约束系统的应用 如果假设 POJ 2092 类似于其他差分约束类问题,则可以参考类似的解决方案[^3]。这类问题的核心在于通过构建不等式组来表示变量之间的关系,并将其转化为图论中的最短路径或最长路径问题。例如: - 对于条件 \( P \),\( A - B = X \) 可以被分解为两个不等式: \( A - B \geq X \) 和 \( A - B \leq X \)[^3]。 - 对于条件 \( V \),则有 \( A - B \geq 1 \)。 这些不等式可以用边的形式表示在一个加权图中,随后运行 SPFA 或 Bellman-Ford 算法检测是否存在满足所有约束的解集。特别需要注意的是引入一个超级源点连接到所有节点,从而保证整个图连通性。 #### 动态规划 vs 常规方法对比 针对某些特定类型的优化问题,动态规划 (Dynamic Programming, DP) 方法能够显著提高效率并减少冗余计算量。相比之下,传统方式可能会因为重复子问题而导致性能瓶颈。尽管当前讨论未直接指向 POJ 2092 是否适用此技术路线,但从更广泛意义上看,DP 是处理复杂状态转移的有效工具之一[^2]。 以下是基于上述理论框架的一个简单 Python 实现例子用于验证可行性: ```python from collections import deque def spfa(n, edges): INF = float('inf') dist = [-INF] * n in_queue = [False] * n q = deque() s = 0 # Super source node index. # Initialize distances from super-source to all nodes as zero. for i in range(n): if not in_queue[i]: q.append(i) in_queue[i] = True while q: u = q.popleft() in_queue[u] = False for v, w in edges.get(u, []): if dist[v] < dist[u] + w: dist[v] = dist[u] + w if not in_queue[v]: q.append(v) in_queue[v] = True return any(dist[i] >= INF / 2 for i in range(1,n)) # Example usage with dummy data representing constraints... if __name__ == "__main__": N = 5 # Number of variables plus one extra 'super' start point. E = {0:[(i,0)for i in range(1,N)]} # Connects every variable directly via weight-zero links. result = spfa(N,E) print("Positive cycle exists:",result) ``` 以上代码片段展示了如何运用队列辅助广度优先搜索(SPFA)寻找潜在正向循环逻辑链路结构。这一步骤对于判定是否有可行方案至关重要。 ---
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