洛谷 P2384

传送门 :最短路


题目背景

狗哥做烂了最短路,突然机智的考了Bosh一道,没想到把Bosh考住了...你能帮Bosh解决吗?

他会给你100000000000000000000000000000000000%10金币w

题目描述

给定n个点的带权有向图,求从1到n的路径中边权之积最小的简单路径。

输入输出格式

输入格式:

第一行读入两个整数n,m,表示共n个点m条边。 接下来m行,每行三个正整数x,y,z,表示点x到点y有一条边权为z的边。

输出格式:

输出仅包括一行,记为所求路径的边权之积,由于答案可能很大,因此狗哥仁慈地让你输出它模9987的余数即可。

废话当然是一个数了w

//谢fyszzhouzj指正w

对于20%的数据,n<=10。

对于100%的数据,n<=1000,m<=1000000。边权不超过10000。

输入输出样例

输入样例#1:  复制
3 3
1 2 3 
2 3 3 
1 3 10
  输出样例#1:   复制
9






代码粘上吧
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<queue>
#define INF 0xfffffff
#define mod 9987
using namespace std;
struct Edge{
	int to;
	int cost;
	int next;
}e[10009];
int dis[10009],head[10009];
bool vis[10090];
int cnt,n,m,a,b,c;
queue<int>q;
void add(int u,int v,int len)
{
	e[cnt].to = v;
	e[cnt].cost = len;	
	e[cnt].next = head[u];
	head[u] = cnt ++;
}
void SPFA()
{
	
	for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        dis[i]=INF;
        vis[i]=0;
    }
	dis[1] = 1;
	q.push(1);
	while(!q.empty())
	{
		int k = q.front();
		q.pop();
		vis[k] = 1;
		for(int i = head[k];i>=0;i = e[i].next)
		{
			int v= e[i].to;
			if(dis[v] == INF||dis[v] > dis[k]*e[i].cost)
			{
				dis[v] = dis[k]*e[i].cost;
				if(vis[v]==0)
				{
					vis[v] = 1;
					q.push(v);
				}
			}
		}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	memset(head,-1,sizeof(head));
	for(int i =1;i<=n;i++)
	{
		cin>>a>>b>>c;
		add(a,b,c);
	}
	SPFA();
	cout<<dis[n];
	return 0;
} 

数据真弱啊,,,没取模就过了。。。


几点需要注意:无向图.。。。。 head 数组初始化不能 从 1 - n 建议使用 memset  ( WTF ? 改了一晚上 bug  竟然是这个原因。。((我可以说脏话? 不! 那好吧,我无话可说了。。。。
03-21
### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是一道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后一次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合一维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某一点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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