HDU1181 题解(Floyd最短路)

本文通过一个有趣的变形课问题介绍了如何使用Floyd算法解决最短路径问题。通过将单词转换任务构建成一个图,并利用Floyd算法计算两点间的最短路径,实现了从一个物体变成另一个物体的目标。

题面:

变形课
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 26776 Accepted Submission(s): 9787

Problem Description
呃……变形课上Harry碰到了一点小麻烦,因为他并不像Hermione那样能够记住所有的咒语而随意的将一个棒球变成刺猬什么的,但是他发现了变形咒语的一个统一规律:如果咒语是以a开头b结尾的一个单词,那么它的作用就恰好是使A物体变成B物体.
Harry已经将他所会的所有咒语都列成了一个表,他想让你帮忙计算一下他是否能完成老师的作业,将一个B(ball)变成一个M(Mouse),你知道,如果他自己不能完成的话,他就只好向Hermione请教,并且被迫听一大堆好好学习的道理.

Input
测试数据有多组。每组有多行,每行一个单词,仅包括小写字母,是Harry所会的所有咒语.数字0表示一组输入结束.

Output
如果Harry可以完成他的作业,就输出”Yes.”,否则就输出”No.”(不要忽略了句号)

Sample Input
so
soon
river
goes
them
got
moon
begin
big
0

Sample Output
Yes.

分析:

此题做法很多,可以用BFS,DFS,和最短路算法来求解
本题解用Floyd算法来求解
将输入单词看做一个图,单词的开头和结尾分别看成两个点,连一条权值为1的有向边
求能否变成b开头m结尾就是求从点b到点m的最短路径
为了方便实现,我们将a,b,……z分别编号为0,1,2,3……25,用邻接矩阵存图即可

代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#define maxn 27
#define INF 9999999
//最大值不能设成太大,否则d[i][k]+d[k][j]会溢出
using namespace std;
char in[1005];
int d[maxn][maxn];
int n;
void floyd(){
    d[0][0]=0;
    for(int k=0;k<maxn;k++){
        for(int i=0;i<maxn;i++){
            for(int j=0;j<maxn;j++){
                d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]); //标准的flovd最短路
            }
        }
    } 
}
int main(){
    for(int i=0;i<maxn;i++){
            for(int j=0;j<maxn;j++) d[i][j]=INF;
    }
    while(cin>>in){
        if(in[0]=='0'){
            floyd();
            if(d['b'-'a']['m'-'a']!=INF) cout<<"Yes."<<endl;
            else cout<<"No."<<endl;
            for(int i=0;i<maxn;i++){
               for(int j=0;j<maxn;j++) d[i][j]=INF;
            }
        }
        else{
            d[in[0]-'a'][in[strlen(in)-1]-'a']=1;
        }
    }
}
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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