算法——Week8

本文探讨了网络延迟时间问题,给出了使用Bellman-Ford算法解决该问题的具体步骤。在一个包含N个节点的网络中,从特定节点K发送信号,如何计算所有节点接收到信号的时间,若无法接收则返回-1。

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743. Network Delay Time
There are N network nodes, labelled 1 to N.

Given times, a list of travel times as directed edges times[i] = (u, v, w), where u is the source node, v is the target node, and w is the time it takes for a signal to travel from source to target.

Now, we send a signal from a certain node K. How long will it take for all nodes to receive the signal? If it is impossible, return -1.

Note:
N will be in the range [1, 100].
K will be in the range [1, N].
The length of times will be in the range [1, 6000].
All edges times[i] = (u, v, w) will have 1 <= u, v <= N and 1 <= w <= 100.


解题思路
使用Bellman-Ford算法来求最短路径。

  1. 首先将源点K到其他节点的路径长度设为无穷大(本题中设置为了10000表示无穷大)。
  2. 遍历所有节点对,如果这对节点中的源节点已经被遍历(即K到其距离小于无穷),则这对节点中的目标节点可以达到。
  3. 比较这对节点中的目标节点的路径长和源节点加权值的大小。
  4. 遍历N-1次后结束。
  5. 如果路径中存在无穷大,则表明有的节点是不可达的,返回-1,否则返回路径中最大的一个。

代码如下:

class Solution {
public:
    int networkDelayTime(vector<vector<int>>& times, int N, int K) {
        vector<int> dist(N+1, 10000);
        dist[K] = 0;
        int max_loop = times.size();
        int t = 1;
        int full_loop = 0;
        while(t++ && full_loop < N) {
            if(t > max_loop + 1) {
            	full_loop++;
                t = 2;
            }
            vector<int> time = times[t-2];
            int u = time[0];
            int v = time[1];
            int w = time[2];
            if(dist[u] != 10000 && dist[v] > dist[u] + w) {
                dist[v] = dist[u] + w;
                continue;
            }
        }
        int result = 0;
        for(int i = 1; i <= N; i++) {
            if(dist[i] > result) {
                result = dist[i];
            }
        }
        if(result == 10000) {
            result = -1;
        }
        return result;
    }
};
内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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