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多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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