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文章目录题目BellmanFord算法的动态规划解决(效率一般)SPFA算法改造成为经典BFS解决(效率高)题目oj平台BellmanFord算法的动态规划解决(效率一般)看到k站内，肯定会想到 BellmanFord 算法的动态规划解法，本来优化成按边遍历的动态规划可以不用计较多少次，但这里必须要计较用了多少次，所以我们要在同一次边的选择中，保证另一个边用的是上一次的结果，故通过二维数组进行dp即可写出，要压缩成一维数组也不难，毕竟用的仅仅只是上一行的结果，所以动态规划解决是非常简单的。

文章目录题目题目解析做题细分步骤题目题目解析建立如图：不同颜色的连接代表不同公交车由于是权值为1的图(所以一般想到用bfs求最短路径)，虽然单看各个站点构成的图十分复杂。但由于这个不是直接记录两个站点间的最短距离，而是记录到达终点最少的车辆换乘次数，所以我们以乘坐一辆公交车作为bfs的一步选择，每次通过遍历站点对应的各个公交车将所有点走遍，这就相当于一次选择。为防止形成环的死循环，我们应该用 visit 标记每次访问过的站点(实际上肯定要用它标记乘坐过的公交车)，防止无限循环。如果通过 vi

文章目录题目题目翻译单词积累题目解析链式前向星模板解题代码题目oj平台卧槽，题目是真滴长，还是全英文，看个题目就要看半天。。题目翻译作为一个城市的紧急救援队队长，你会得到一张你所在国家的特殊地图。这张地图显示了几个被一些道路连接的分散的城市。每个城市的救援队伍数量和任何一对城市之间的每条道路的长度都被标记在地图上。当有一个紧急电话从其他城市给你，你的工作是尽快带领你的人到那个地方，同时，在路上召集尽可能多的人。Input Specification:每个输入文件包含一个测试用例。对每个

文章目录题目题目注意解题代码题目题目链接题目注意大家都知道是最短路问题，然后大家也都清楚可以用dij，可是这题最大的 坑有两个：结果需要用long long题目会多次输入a->b之间的边，也就是两点之间可能存在多条边到达，所以需要更新a->b之间最小的边为图上的权值。故不能用邻接表法去存图，需要用邻接矩阵！解题代码#include <bits/stdc++.h>using ll = long long;using namespace std;#def

文章目录A*算法初步详解h(x)的一般形态利用f(x)完成A*算法例题解题代码A*算法初步详解详细请看百度百科最核心的估价函数：f(x) = g(x) + h(x)g(x) 为从起点开始的距离函数，比如从起点开始走了多少步。h(x) 为当前位置到达终点的启发式搜索函数。根据题意进行变动。h(x)的一般形态一、求最短路问题时：曼哈顿距离(只允许四个方向时)：计算曼哈顿距离的函数如下，这里的D是指两个相邻节点之间的移动代价，通常是一个固定的常数。function heuristi

文章目录题目dfs回溯关于我为什么是伞兵这件事(何时使用bfs+状压)题目dfs回溯没啥可说的，究极简单+标准class Solution {public: vector<vector<int>> ans; vector<int> stk; void dfs(vector<vector<int>>& graph, int x, int n) { if (x == n) {

文章目录*关于Bellman ford和SPFA算法的详解适用性分析(先看视频)以题代讲蓝桥杯--最短路Bellman ford的动态规划解决(超时,过三个)Bellman ford按边遍历解决(超时，差最后一个)最终优化--SPFA算法*关于Bellman ford和SPFA算法的详解我是白嫖的leetcode会员，然后看了关于图单源最短路径的讲解，讲解的非常好(虽然没代码演示，但基本上一看思路就有了)。为了让大家也白嫖到视频资源，我把视频上传到了YouTube(国内会有版权问题，发不出)