poj1135最短路Dijkstra算法

本文介绍了一个基于图论的最短路径问题及其变种——寻找最后一块倒下的多米诺骨牌的位置及时间。通过邻接链表表示图结构,使用类似于迪杰斯特拉算法的方法找到所有顶点的最短路径,并进一步确定关键多米诺骨牌。代码实现了完整的解决方案。

题目链接

http://poj.org/problem?id=1135


#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<map>
#include<vector>
#include<string>
#include<stack>
#define N 505
#define M 10005
#define INF 0x3f3f3f
using namespace std;
struct E{
	int next;
	double c;
};
vector<E> edge[N];//邻接链表 
double dis[N];
bool mark[N];
int n,m; 
int main()
{
	int cnt=1;
    while(cin>>n>>m)
    {
    	if(n==0&&m==0)
    	    break;
    	for(int i=1;i<=n;i++)
    	{
		   edge[i].clear();
		   dis[i]=-1;
		   mark[i]=false;
	    }  
    	while(m--)
    	{
    		int a,b;
			double t;
    		cin>>a>>b>>t;
    		E tmp;
    		tmp.c=t;
    		tmp.next=b;
    		edge[a].push_back(tmp);
    		tmp.next=a;
    		edge[b].push_back(tmp);
		}
		dis[1]=0;
		mark[1]=true;
		int newp=1;//新加入节点
		for(int i=1;i<n;i++)
		{//循环余下n-1个节点 
			for(int j=0;j<edge[newp].size();j++)
			{
				int b=edge[newp][j].next;
				double t=edge[newp][j].c;
				if(mark[b]==true) continue;
				if(dis[b]==-1||dis[b]>dis[newp]+t)
			        dis[b]=dis[newp]+t;
			}
			double min=INF;
			for(int j=1;j<=n;j++)
			{
				if(mark[j]==true) continue;
				if(dis[j]==-1) continue;
				if(dis[j]<min)   
				{
					min=dis[j];
					newp=j;
				}
			} 
			mark[newp]=true;
		} 
		double ans=-1;
		int a1=-1,a2=-1;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(ans<dis[i])
		    {
		    	ans=dis[i];
		    	a1=i;
			}
		}
		
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=0;j<edge[i].size();j++)
			{
				int b=edge[i][j].next;
				double t=edge[i][j].c;
				double tmp=(dis[i]+dis[b]+t)/2.0*1.0;
				if(ans<tmp)
				{
					ans=tmp;
					a1=i;
					a2=b;
				}
				
			}
		}
		printf("System #%d\n",cnt++);
		if(a2==-1)
		{
			printf("The last domino falls after %.1lf seconds, at key domino %d.\n",ans,a1);
		}
		else
		{
			printf("The last domino falls after %.1lf seconds, between key dominoes %d and %d.\n",ans,a1,a2);
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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