HD--2066 一个人的旅行

本文介绍了一个旅行场景下的路径规划问题及解决方案。通过使用Dijkstra算法和Floyd算法,解决了一个从多个起点到多个目的地的最短路径问题。该方案考虑了多条路线选择,并最终输出了到达目的地的最短时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一个人的旅行

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 21552    Accepted Submission(s): 7503


Problem Description
虽然草儿是个路痴(就是在杭电待了一年多,居然还会在校园里迷路的人,汗~),但是草儿仍然很喜欢旅行,因为在旅途中 会遇见很多人(白马王子,^0^),很多事,还能丰富自己的阅历,还可以看美丽的风景……草儿想去很多地方,她想要去东京铁塔看夜景,去威尼斯看电影,去阳明山上看海芋,去纽约纯粹看雪景,去巴黎喝咖啡写信,去北京探望孟姜女……眼看寒假就快到了,这么一大段时间,可不能浪费啊,一定要给自己好好的放个假,可是也不能荒废了训练啊,所以草儿决定在要在最短的时间去一个自己想去的地方!因为草儿的家在一个小镇上,没有火车经过,所以她只能去邻近的城市坐火车(好可怜啊~)。

Input
输入数据有多组,每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个,草儿想去的地方有D个;
接着有T行,每行有三个整数a,b,time,表示a,b城市之间的车程是time小时;(1=<(a,b)<=1000;a,b 之间可能有多条路)
接着的第T+1行有S个数,表示和草儿家相连的城市;
接着的第T+2行有D个数,表示草儿想去地方。

Output
输出草儿能去某个喜欢的城市的最短时间。

Sample Input
6 2 3 1 3 5 1 4 7 2 8 12 3 8 4 4 9 12 9 10 2 1 2 8 9 10

Sample Output
9

dijkstra+floyd :

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define large(a,b)(a>b?a:b)
#define inf 0x3f3f3f
int map[1010][1010],x[1010],y[1010];
int vis[1010];
int dis[1010];
int t,s,d;//i,j;这两个货貌似不能做全局变量 
void dijkstra(int x,int y)
{
	int i,j; 
//	memset(vis,0,sizeof(vis));
	for(i=1;i<=y;i++){
		vis[i]=0;
		dis[i]=map[x][i];
	}
	vis[x]=1;
	for(i=2;i<=y;i++){
		int k=x,m=inf;
		for(j=1;j<=y;j++)
			if(!vis[j]&&dis[j]<m){
				m=dis[j];
				k=j;
			}
		vis[k]=1;
		for(j=1;j<=y;j++)
			if(!vis[j]&&dis[j]>dis[k]+map[k][j])
				dis[j]=dis[k]+map[k][j];
	}
}
int main()
{
	int i,j;
	while(scanf("%d%d%d",&t,&s,&d)!=EOF)//t不是道路的编号 
	{
		int a,b,c,ans=inf,g=0;
		for(i=1;i<1010;i++){
            for(j=1;j<1010;j++){
                if(i==j)  
                map[i][j]=0;  
                else  
                map[i][j]=inf;  
            }
        }
		while(t--){
			scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
			if(g<large(a,b)) g=large(a,b);
			if(map[a][b]>c) map[a][b]=map[b][a]=c;
		}
		for(i=0;i<s;i++)
			scanf("%d",&x[i]);
		for(i=0;i<d;i++)
			scanf("%d",&y[i]);
		for(i=0;i<s;i++){
			dijkstra(x[i],g);
			for(j=0;j<d;j++){
				if(dis[y[j]]<ans) ans=dis[y[j]];
			}
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0; 
}
#include<stdio.h>  
#include<string.h>  
#define large(a,b)(a>b?a:b)  
#define INF 0x3f3f3f  
#define max 1000+10  
int map[max][max],start[max],end[max];  
int n,s,d;  
void floyd(int n)  
{  
    int i,j,k;  
    for(k=1;k<=n;k++)  
    {  
        for(i=1;i<=n;i++)  
        {  
            if(map[k][i]==INF)  
            continue;  
            for(j=1;j<=n;j++)  
            {  
                if(map[i][j]>map[i][k]+map[k][j])  
                map[i][j]=map[i][k]+map[k][j];  
            }  
        }  
    }  
}  
int main()  
{  
    int i,j,x,y,c,m,time;  
    while(scanf("%d%d%d",&n,&s,&d)!=EOF)  
    {  
        for(i=1;i<max;i++)  
        {  
            for(j=1;j<max;j++)  
            {  
                if(i==j)  
                map[i][j]=0;  
                else  
                map[i][j]=INF;  
            }  
        }  
        m=0;  
        while(n--)  
        {  
            scanf("%d%d%d",&x,&y,&c);  
            if(m<large(x,y))  
            m=large(x,y);  
            if(map[x][y]>c)  
            map[x][y]=map[y][x]=c;  
        }  
        for(i=0;i<s;i++)  
        scanf("%d",&start[i]);  
        for(i=0;i<d;i++)  
        scanf("%d",&end[i]);  
        floyd(m);  
        time=INF;  
        for(i=0;i<s;i++)  
        {  
            for(j=0;j<d;j++)  
            {  
                if(time>map[start[i]][end[j]])  
                time=map[start[i]][end[j]];  
            }  
        }  
        printf("%d\n",time);  
    }  
    return 0;  
}  



内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合群:从事煤气化技术研究的专业士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值