poj 1797 Heavy Transportation (最短路变形)

本文解析了一道关于寻找从城市1到城市n路径的问题,利用Dijkstra算法的变形实现,并通过优先队列进行优化。文章详细介绍了算法实现过程及调试经验。

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

【题目大意】:求城市1到n上的路径的可行路径上的最小值的最大值...(这题目怎么解释得这么绕口啊,其实就是找到一条路径的最小值,使最小值最大)


【解题思路】:这道题是一个dij的变形,改一下判定条件就可以了。之后,我一时间手痒,就决定写个优先队列优化dij并且还配上了邻接表的程序,原本以为权且当练习stl。没想到wa了那么多次。原来是重载运算符自己搞错了。-_-!!!


【代码】:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <string>
#include <cctype>
#include <map>
#include <iomanip>

using namespace std;

#define eps 1e-8
#define pi acos(-1.0)
#define inf 1<<30
#define pb push_back
#define lc(x) (x << 1)
#define rc(x) (x << 1 | 1)
#define lowbit(x) (x & (-x))
#define ll long long
#define maxn 1050
#define maxm 12000000

struct Edge{
    int v,next,cost;
    Edge(){}
    Edge(int a,int b){v=a,cost=b;}
    bool operator<(const Edge & x)const{
        return cost<x.cost;
    }
}edge[maxm];

int eh[maxn],tot,dist[maxn];
int n,m;
int vis[maxn];

void init(){
    tot=0;
    memset(eh,-1,sizeof(eh));
    return ;
}

void addedge(int a,int b,int c){
    edge[tot].v=b;
    edge[tot].next=eh[a];
    edge[tot].cost=c;
    eh[a]=tot++;
    return ;
}

void dij(int s){
    for (int i=0; i<=n; i++) dist[i]=-1,vis[i]=0;
    dist[s]=inf;
    priority_queue <Edge> que;
    que.push(Edge(s,0));
    while (!que.empty()){
        Edge q=que.top();
        que.pop();
        int u=q.v;
        if (vis[u]) continue;
        vis[u]=1;
        for (int j=eh[u]; j!=-1; j=edge[j].next){
            int v=edge[j].v;
            if (!vis[v]){
                dist[v]=max(dist[v],min(dist[u],edge[j].cost));
                que.push(Edge(v,dist[v]));
            }
        }
    }
    return ;
}

int main() {
    int T,cas=1;
    int a,b,c;
    scanf("%d",&T);
    while (T--){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        init();
        for (int i=0; i<m; i++){
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            addedge(a,b,c);
            addedge(b,a,c);
        }
        dij(1);
        printf("Scenario #%d:\n%d\n\n",cas++,dist[n]);
    }
    return 0;
}


POJ 1797是一道经典的图论题目,题目名称为“Heavy Transportation”。这道题目主要考察的是大生成树算法,特别是Kruskal算法或Prim算法。以下是该题目的简要介绍和解决思路: ### 题目描述 给定一个无向图,图中有N个节点和M条边。每条边都有一个重量。你的任务是找到一条从节点1到节点N的路径,使得路径上小重量的边尽可能大。 ### 输入格式 第一行包含一个整数T,表示测试用例的数量。 每个测试用例的第一行包含两个整数N和M,分别表示节点的数量和边的数量。 接下来的M行,每行包含三个整数A, B和C,表示节点A和节点B之间有一条重量为C的边。 ### 输出格式 对于每个测试用例,输出一行,包含一个整数,表示从节点1到节点N的路径上小重量的边的大可能值。 ### 解题思路 1. **小生成树(Kruskal算法)**:我们可以将问题转化为求小生成树的大边权。由于我们需要找到从节点1到节点N的路径上小重量的边尽可能大,因此我们可以对所有边按重量从大到小排序,然后依次加入图中,直到节点1和节点N连通为止。 2. **Prim算法**:我们也可以使用Prim算法来解决这个问题。Prim算法是从一个起始节点开始,逐步扩展生成树,每次选择与当前生成树相连的小边,直到所有节点都被包含在生成树中。 ### 示例代码(Kruskal算法) ```java import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Scanner; public class Main { static int[] parent; public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int T = scanner.nextInt(); for (int t = 1; t <= T; t++) { int N = scanner.nextInt(); int M = scanner.nextInt(); Edge[] edges = new Edge[M]; for (int i = 0; i < M; i++) { edges[i] = new Edge(scanner.nextInt(), scanner.nextInt(), scanner.nextInt()); } Arrays.sort(edges, new Comparator<Edge>() { @Override public int compare(Edge e1, Edge e2) { return e2.weight - e1.weight; } }); parent = new int[N + 1]; for (int i = 1; i <= N; i++) { parent[i] = i; } int result = 0; for (Edge edge : edges) { if (find(edge.u) == find(edge.v)) continue; union(edge.u, edge.v); if (find(1) == find(N)) { result = edge.weight; break; } } System.out.println("Scenario #" + t + ":"); System.out.println(result); System.out.println(); } scanner.close(); } static int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } static void union(int x, int y) { parent[find(x)] = find(y); } static class Edge { int u, v, weight; Edge(int u, int v, int weight) { this.u = u; this.v = v; this.weight = weight; } } } ``` ###
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