SPFA&&畅通工程续

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畅通工程续

Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 65164    Accepted Submission(s): 25206


Problem Description
某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路。不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多。这让行人很困扰。

现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离。
 

Input
本题目包含多组数据,请处理到文件结束。
每组数据第一行包含两个正整数N和M(0<N<200,0<M<1000),分别代表现有城镇的数目和已修建的道路的数目。城镇分别以0~N-1编号。
接下来是M行道路信息。每一行有三个整数A,B,X(0<=A,B<N,A!=B,0<X<10000),表示城镇A和城镇B之间有一条长度为X的双向道路。
再接下一行有两个整数S,T(0<=S,T<N),分别代表起点和终点。
 

Output
对于每组数据,请在一行里输出最短需要行走的距离。如果不存在从S到T的路线,就输出-1.
 

Sample Input
  
3 3 0 1 1 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 0 1 1 1 2
 

Sample Output
  
2 -1
 
//SPFA算法
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn=2e5+5;
//相当于一个二维数组E[i][j],里面存放pair<int,int>类型
vector<pair<int ,int> >E[maxn];
int d[maxn],inq[maxn];//记录是否在队列里

int n,m;

void init()
{
    for(int i=0;i<n;i++) d[i]=1e9;
    for(int i=0;i<n;i++) E[i].clear();
    for(int i=0;i<n;i++) inq[i]=0;
}
int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        init();
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
           int x,y,z;
           cin>>x>>y>>z;
           E[x].push_back(make_pair(y,z));
           E[y].push_back(make_pair(x,z));

        }
        int s,t;
        cin>>s>>t;

        queue<int>Q;
        d[s]=0,inq[s]=1;
        Q.push(s);

        while(!Q.empty())
        {
            int now=Q.front();
            Q.pop();inq[now]=0;

            for(int i=0;i<E[now].size();i++)
            {
                int v=E[now][i].first;
                //???在E的二维数组中存放的 pair的第一个值 也就是目的地
                if(d[v]>d[now]+E[now][i].second)
                {
                    d[v]=d[now]+E[now][i].second;
                    if(inq[v]==1) continue;
                    inq[v]=1; //把最小并此时不在队里的的入队
                    Q.push(v);
                }
            }
        }
        if(d[t]==1e9) printf("-1\n");
        else printf("%d\n",d[t]);
    }
}


内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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