【洛谷题解/CQOI2005题解】P5764/CQOI2005 新年好

【计算几何】【POI2005】PUN-Point BZOJ1527 题目描述 给出平面上的两个点集,如果其中一个点集可以通过扩大、缩小、旋转、翻转、移动等操作变换到另一个点集,那么我们就称这两个点集相似。 阅读详情

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P5764
难度:普及/提高-
涉及知识点:单源汇最短路(Dijkstra算法)、深度优先搜索

题意

在一张无向图上,有 n n n 个点, m m m 条边,从 1 出发,需要到达点 a , b , c , d , e a,b,c,d,e a,b,c,d,e,求最少花费时间。

分析与解决

建图后发现这是一个最短路问题。

考虑以点 1, a , b , c , d , e a,b,c,d,e a,b,c,d,e 为起点,求出到其他点的最短路,分析数据范围可得这是一个稀疏图,所以可以使用 Dijkstra 算法,这样就预处理出来了这些点到其他点的最短路径的表。然后直接 DFS 拜访顺序,共 5! 种方案,可以接受。对于每一种拜访顺序,查表找出一个点到另一个点的最短路距离,设 DFS 的状态表示为 d f s ( s u m , s t a r t , d i s t a n c e ) dfs(sum,start,distance) dfs(sum,start,distance), s u m sum sum 表示已经拜访的点的数量, s t a r t start start 表示当前拜访到的点, d i s t a n c e distance distance 表示拜访到当前点的总路程。

一些需要提的:

  • 观察代码,在 Dijkstra 中初始化 dist 数组,所设置的大小是 4 倍的点数量,因为设置 sizeof dist 就白给了。
  • 每次需要操作 vis 数组之前都需要初始化一遍
  • 对于 v i s [ i ] vis[i] vis[i],i 指的是一个元素在它数组中的对应下标而不是元素本身,所以在譬如更新 res 时请务必分清楚 dist 数组要写具体的点编号

关于 SPFA,它没了。

AC代码

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

using namespace std;

typedef pair<int, int> PII;

const int N = 5e4 + 10, M = 2e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f;

int n, m;
int source[6];
int e[M], h[N], ne[M], w[M], idx;
int dist[6][N];
bool vis[N];

void add(int a, int b, int c)
{
	e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}

void dijkstra(int start, int dist[])
{
    memset(vis, 0, sizeof vis);
	memset(dist, INF, N * 4);
	dist[start] = 0;
	
	priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> q;
	q.push({0, start});
	
	while (q.size())
	{
		auto now = q.top();
		q.pop();
		int now_u = now.second;
		
		if (vis[now_u]) continue;
		vis[now_u] = true;
		
		for (int i = h[now_u]; ~i; i = ne[i])
		{
			int j = e[i];
			if (dist[j] > dist[now_u] + w[i])
			{
				dist[j] = dist[now_u] + w[i];
				q.push({dist[j], j});
			} 
		}
	} 
	return;
}

//dfs(数量,当前所在点,总路程)
int dfs(int u, int start, int distance)
{
	if (u > 5) return distance;
	
	int res = INF; //总路程 
	for (int i = 1; i <= 5; i++)
	{
		if (!vis[i])
		{
			int next = source[i];
			vis[i] = true;
			res = min(res, dfs(u + 1, i, distance + dist[start][next]));
			vis[i] = false;
		}
	}
	return res;
}

int main()
{ 
    scanf("%d%d", &n, &m);
	source[0] = 1;
	memset(h, -1, sizeof h);
	
	for (int i = 1; i <= 5; i++) scanf("%d", &source[i]);
	for (int i = 1; i <= m; i++)
	{
		int a, b, c;
		scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
		add(a, b, c);
		add(b, a, c);
	}
	
	for (int i = 0; i <= 5; i++) dijkstra(source[i], dist[i]);
	memset(vis, 0, sizeof vis);
	printf("%d\n", dfs(1, 0, 0));
	return 0;
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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oier_Asad.Chen
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