920 最优乘车(stringstream流输入 + 简单建图bfs)

这篇博客讨论了一个旅游城市HHH的公交线路问题。为了帮助游客从饭店到达S公园,需要找到最少换乘次数的乘车方案。通过建立图并使用BFS算法,我们可以找出从饭店到S公园的最短路径,从而确定最少的换乘次数。文章提供了输入输出格式和程序实现,展示了如何处理这个问题。

H H H城是一个旅游胜地,每年都有成千上万的人前来观光。

为方便游客,巴士公司在各个旅游景点及宾馆,饭店等地都设置了巴士站并开通了一些单程巴士线路。

每条单程巴士线路从某个巴士站出发,依次途经若干个巴士站,最终到达终点巴士站。

一名旅客最近到H城旅游,他很想去S公园游玩,但如果从他所在的饭店没有一路巴士可以直接到达S公园,
则他可能要先乘某一路巴士坐几站,再下来换乘同一站台的另一路巴士, 这样换乘几次后到达S公园。

现在用整数 1 , 2 , … N 1,2,…N 1,2,N H H H城的所有的巴士站编号,约定这名旅客所在饭店的巴士站编号为1,S公园巴士站的编号为N。

写一个程序,帮助这名旅客寻找一个最优乘车方案,使他在从饭店乘车到 S S S公园的过程中换乘的次数最少。

输入格式
第一行有两个数字 M M M N N N,表示开通了 M M M条单程巴士线路,总共有 N N N个车站。

从第二行到第 M + 1 M+1 M+1行依次给出了第 1 1 1条到第 M M M条巴士线路的信息,其中第 i + 1 i+1 i+1行给出的是第i条巴士线路的信息,
从左至右按运行顺序依次给出了该线路上的所有站号,相邻两个站号之间用一个空格隔开。

输出格式
共一行,如果无法乘巴士从饭店到达 S S S公园,则输出 ” N O ” ”NO” NO,否则输出最少换乘次数,换乘次数为0表示不需换车即可到达。

数据范围
1 ≤ M ≤ 100 1≤M≤100 1M100,
1 ≤ N ≤ 500 1≤N≤500 1N500
输入样例:
3 3 3 7 7 7
6 6 6 7 7 7
4 4 4 7 7 7 3 3 3 6 6 6
2 2 2 1 1 1 3 3 3 5 5 5
输出样例:
2 2 2
思路:
对于每一条线路,该点都能到达其后面的所有点,那么说我们建图时,就要将该点与其后的所有点都连上边权为1的边即可,而对于我们要求的答案来说简单模拟一下,也就是说游客一共坐了三次车,也就是说换车换了两次,那么我们只需要计算游客坐车次数减一即可,每个边的边权均为1.
在这里插入图片描述
由于数据的线路长度没有事先给出,所以我们需要用stringstream来读入,这里的做法可以参考这里
由于边权为1,所以我们每次遍历到的第一个点肯定为最短的路径,那么我们只需要都构建出的新图跑一遍bfs即可。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<string>
#include<map>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<iomanip>
#include<sstream>
#include<queue>
#define pi 3.1415926535
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod = 1e9 + 7;
typedef pair<int, int> pii;
const int N = 1e6 + 10;
int h[N], e[N], ne[N], idx, w[N];
void add(int a, int b, int c) {
	e[idx] = b, ne[idx] = h[a], w[idx] = c, h[a] = idx++;
}

int n, m;
int id[N];
bool g[510][510];
int dis[N];
void bfs() {
	queue<int>q;
	memset(dis, 0x3f, sizeof dis);
	dis[1] = 0;
	q.push(1);
	while (q.size())
	{
		int t = q.front();
		q.pop();
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			if (g[t][i] && dis[i] > dis[t] + 1) {
				dis[i] = dis[t] + 1;
				q.push(i);
			}
		}
	}
}
int main() {
	cin >> m >> n;
	string h;
	getline(cin, h);//读取换行
	while (m--)
	{
		getline(cin, h);
		stringstream ss(h);
		int cnt = 0, p;
		while (ss >> p)
		{
			id[cnt++] = p;
		}
		for (int i = 0; i < cnt; i++)
			for (int j = i + 1; j < cnt; j++)
				g[id[i]][id[j]] = true;
	}

	bfs();
	if (dis[n] == 0x3f3f3f3f)puts("NO");
	else cout << max(dis[n] - 1,0) << endl;
}
在Vlog -94环境下使用`+cover = bfs`来获取FPGA覆盖率,以下是一些相关的方法和知识。 ### 基本概念 `+cover = bfs` 是一种用于开启特定覆盖率收集模式的编译选项。其中,`bfs` 可能代表某种特定的覆盖率收集策略,通常用于收集功能覆盖率。功能覆盖率用于衡量设计的功能是否被测试用例充分覆盖,它关注的是设计的行为和功能点。 ### 具体步骤 #### 1. 编写覆盖率模型 在Verilog代码中,需要定义覆盖率点。覆盖率点可以是状态机的状态、信号的特定值组合等。例如,下面是一个简单的状态机覆盖率模型示例: ```verilog module simple_fsm; reg [1:0] state; parameter S0 = 2'b00, S1 = 2'b01, S2 = 2'b10, S3 = 2'b11; // 覆盖率组定义 covergroup fsm_state_cg; // 覆盖率点 state_point: coverpoint state { bins s0_bin = {S0}; bins s1_bin = {S1}; bins s2_bin = {S2}; bins s3_bin = {S3}; } endgroup initial begin fsm_state_cg cg = new(); // 状态机模拟 state = S0; #10 state = S1; #10 state = S2; #10 state = S3; end endmodule ``` #### 2. 编译和仿真 在编译和仿真时,使用`+cover = bfs`选项来开启覆盖率收集。假设使用ModelSim进行仿真,编译和仿真命令如下: ```bash # 编译Verilog代码 vlog +cover = bfs simple_fsm.v # 启动仿真 vsim -coverage work.simple_fsm # 运行仿真 run -all # 生成覆盖率报告 coverage report -file coverage_report.txt ``` #### 3. 分析覆盖率报告 仿真结束后,会生成覆盖率报告。报告中会显示各个覆盖率点的覆盖情况,例如哪些状态被覆盖了,哪些状态没有被覆盖。通过分析报告,可以找出测试用例的不足之处,进而补充测试用例以提高覆盖率。 ### 注意事项 - **覆盖率模型的完整性**:确保覆盖率模型涵盖了设计的所有重要功能点。如果覆盖率模型不完整,即使测试用例执行得很充分,也可能无法准确反映设计的覆盖情况。 - **仿真工具的支持**:不同的仿真工具对`+cover = bfs`选项的支持可能有所不同,需要查阅相应工具的文档以确保正确使用。
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