POJ 1502 MPI Maelstrom 最短路

本文介绍了一个基于不完全矩阵计算最短路径的经典问题,并通过Java实现了解决方案。该问题涉及构建距离矩阵并使用迪杰斯特拉算法找到从起始点到其他各点的最短路径,最终输出这些路径中最大权重值。

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题意:
给你一个不完全的矩阵,数字表示权值,x表示两点间不可达
由于自身到自身花费的时间为0,所以没有给出,由于i到j和j到i距离相同,互达时间相同
所以只给出了一半的临界矩阵。
根据给你的这个临界矩阵,让你来求从点1到其他点所花费最短时间集里面的的最大值。
其实这是一个很直接的最短路
package 最短路;


import java.util.Scanner;


public class A1502 {
static int n;
static int[][] map = new int[10000][10000];
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextInt();
scanner.nextLine();
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=n;j++)
if(i!=j)
map[i][j] = 10000;//千万不要用Integer.Max_value
else 
map[i][j] =0;
for(int i=2;i<=n;i++)
for(int j=1;j<i;j++){
String s = scanner.next();
if(s.charAt(0)!='x')
map[i][j] = map[j][i] = Integer.parseInt(s);
}
dijstra();
}
public static void dijstra(){
int v=1;
int ans=-1;
int[] d = new int[10000];
int[] vis = new int[10000];
for(int i=1;i<=n;i++)
{
d[i] = 10000;
vis[i]=0;
}
d[1] = 0;
vis[1]=1;
for(int i=1;i<=n;i++)
{  
int min = 10000;
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if(vis[j]==0&&d[j]<min)
{
min = d[j];
v = j;
}
}
vis[v]=1;
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if(vis[j]==0&&d[v]+map[v][j]<d[j])
{
d[j] = d[v]+map[v][j];
}
}
}
for(int i=2;i<=n;i++)
if(d[i]>ans) ans=d[i];
System.out.println(ans);
}
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以大化总可实现速率并确保每个用户的低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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