HDU2544(最短路)

题目大意:如题。。。
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<string>
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int dis[111][111];
int d[111];
bool vis[111];
void init(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            dis[i][j]=inf;
        }
    }
}
void dijkstra(int n)
{
    memset(vis,0,sizeof vis);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        d[i]=dis[1][i];
    d[1]=0;
    vis[1]=1;
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        int x;
        int m=inf;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vis[j]&&d[j]<m)
            {
                x=j;
                m=d[j];
            }
        }
        vis[x]=1;
        for(int k=1;k<=n;k++)
        {
            if(!vis[k])
                d[k]=min(d[k],d[x]+dis[x][k]);
        }
    }
}
int main()
{
    int n,m;
    int u,v,w;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)&&(n+m))
    {
        init(n);
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            if(w<dis[u][v]||w<dis[v][u])
                dis[u][v]=dis[v][u]=w;
        }
        dijkstra(n);
        int ans=d[n];
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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