最短路径之Dijkstra

距上次敲最短路已过去将近一年了吧。
如今再敲, 存图方式也从邻接矩阵, 邻接表变成了更优秀的链式向前星。时间过得真快呀。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int maxn = 1e5 + 10;
const int inf = 1e9 + 7;
int head[maxn], d[maxn];
bool vis[maxn];
int n, m, cnt;
struct node{
	int v, nex, len;
}edge[maxn];

void addedge(int u, int v, int len)
{
	edge[cnt].v = v;
	edge[cnt].nex = head[u];
	edge[cnt].len = len;
	head[u] = cnt++;
}

void dijkstra(int s)
{
	fill(d, d + maxn, inf);
	d[s] = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		int u = -1, MIN = inf;
		for(int j = 1; j <= n; j++) {
			if(vis[j] == false && d[j] < MIN) {
				u = j;
				MIN = d[j];
			}
		}
		vis[u] = true;
		for(int j = head[u]; j != -1; j = edge[j].nex) {
			int v = edge[j].v;
			if(vis[v] == false && d[u] + edge[j].len < d[v]) {
				d[v] = d[u] + edge[j].len;
			}
		}
	}
}

void init()
{
	memset(head, -1, sizeof(head));
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	init();
	int s, t;
	cin >> n >> m >> s >> t;
	int x, y, z;
	for(int i = 1; i <= m; i++) {
		cin >> x >> y >> z;
		addedge(x, y, z);
		addedge(y, x, z);
	}
	dijkstra(s);
	cout << d[t] << endl;
	return 0;
}
基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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