Problem K

简单题意

给出每段路程所需花费,给出起点终点,找出从起点到终点的的最少花费。

解题思路形成过程

和Problem I差不多用Floyd算法,建好图之后三重循环,看了网上提示之后才发现,原来数据会很大普通的int盛不下,用long long吧。没费什么力气就过了。就是数据类型需要注意下一下

感想

处处是坑,等你跳

AC代码

#include<iostream>  
#include<fstream>
using namespace std;
const int maxn=1000+10;
const long long inf=100000000000;
long long L1,L2,L3,L4,C1,C2,C3,C4;
long long map[maxn][maxn];
long long d[maxn];
int main(){
    ifstream cin("in.txt");
    int T;
    cin>>T;
    int cas=1;
    while(T--){
        cin>>L1>>L2>>L3>>L4>>C1>>C2>>C3>>C4;
        int n,m; cin>>n>>m;  
        for(int i=1;i<=n;++i){
            cin>>d[i];
            map[i][i]=0;
            for(int j=1;j<i;++j){
                long long s=max(d[i],d[j])-min(d[i],d[j]),v;
                if(s>L4) v=inf;
                else if(s>L3) v=C4;
                else if(s>L2) v=C3;
                else if(s>L1) v=C2;
                else if(s>0)  v=C1;
                else v=0;
                map[i][j]=map[j][i]=v;
            }
        }
        for(int k=1;k<=n;++k)
            for(int i=1;i<=n;++i)
                for(int j=1;j<=n;++j)
                    map[i][j]=min(map[i][j],map[i][k]+map[k][j]);
        printf("Case %d:\n",cas++);
        while(m--){
            int x,y;cin>>x>>y;
            if(map[x][y]==inf)printf("Station %d and station %d are not attainable.\n",x,y);
            else printf("The minimum cost between station %d and station %d is %I64d.\n",x,y,map[x][y]);
        }
    }
    return 0;
}

### MAP数据结构中的常见问题 MAP是一种键值对存储的数据结构,在许多编程场景中非常有用。以下是几个常见的与MAP相关的编程问题: #### 键冲突处理 当两个不同的键映射到相同的哈希码时会发生碰撞。解决这一问题的方法有多种,比如链地址法(Separate Chaining)和开放寻址法(Open Addressing)。在链地址法中,每个桶都维护着一个列表来保存所有散列至该位置的元素[^1]。 ```python class HashMap: def __init__(self): self.size = 1000 self.table = [[] for _ in range(self.size)] def put(self, key, value): index = hash(key) % self.size bucket = self.table[index] found = False for i, (k, v) in enumerate(bucket): if k == key: bucket[i] = (key, value) found = True break if not found: bucket.append((key, value)) ``` #### 高效查找操作 为了实现高效的查找功能,通常会采用平衡树或者跳跃表作为底层实现方式之一。这些方法可以保证平均时间复杂度接近O(1),即使是在最坏情况下也能提供较好的性能表现[^2]。 #### 动态调整容量 随着插入更多项进入hash map,可能会导致负载因子过高从而影响效率;因此需要设计合理的扩容机制以维持良好的查询速度。一般而言,当达到预设阈值时就会触发重新分配更大的空间并迁移旧有的记录过去[^3]。 #### 序列化与反序列化 对于某些应用场景来说可能还需要支持对象持久化的特性——即将内存里的map状态转换成可储存的形式再读取回来重建原来的实例。这涉及到如何编码内部链接关系以及确保版本兼容性等问题[^4]。
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