POJ 1125 Stockbroker Grapevine

本文介绍了一道经典的图论题目POJ 1125的解决方法,通过使用Floyd算法求解多源最短路径问题,找出使得从该点到图中最远顶点距离最小的顶点。

     链接: POJ  1125

    题意:给顶点数 n ,接下来有 n 行,第 i 行开始一个数 k ,代表该行接下来 k 组数据,每组数据两个数,t , d,代表从 i 到 t 距离为 d,问从哪一个顶点出发,使该点到图中最远的顶点的距离最小。输出顶点编号和最远距离。

    思路:多源最短路,用 Floyd 就好。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector>

using namespace std;

#define maxn 150
#define INF 0x3f3f3f3f

int n,map[maxn][maxn];

void init()
{
	for(int i = 1;i <= n;++i)
		for(int j = 1;j <= n;++j)
			map[i][j] = i==j?0:INF;

	for(int i = 1;i <= n;++i)
	{
		int k,t1,t2;
		scanf("%d",&k);
		while(k--)
		{
			scanf("%d%d",&t1,&t2);
			map[i][t1] = t2;
		}
	}

}

void floyd()
{
	for(int k = 1;k <= n;++k)
	{
		for(int i = 1;i <= n;++i)
		{
			for(int j = 1;j <= n;++j)
			{
				if(map[i][j] > map[i][k] + map[k][j])
					map[i][j] = map[i][k] + map[k][j];
			}
		}
	}
}

void print()
{
	int ans = INF,aa = 0;
	for(int i = 1;i <= n;++i)
	{
		int t = 0;
		for(int j = 1;j <= n;++j)
		{
			if(map[i][j] > t) t = map[i][j];
		}
		if(t < ans)
		{
			ans = t;
			aa = i;
		}
	}
	cout<<aa<<' '<<ans<<endl;

}

int main()
{
	while(scanf("%d",&n)&&n)
	{
		init();
		floyd();
		print();
	}
}


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。最后,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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