HDU_1599 find the mincost route

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题目意思
给你n个景区,求经过最小三个景区形成的环的最小花费。
解题思路
这是一道求最短路的题,用Floyd算法,Floyd本身只是比较暴力的dp求各点之前的最短路径。但是,在Floyd更新的过程中也是有顺序的。可以借助这一点来解决这个题目。
首先先说一下如何来确定环的花费最小。开始先将ans赋值为无穷大。然后我们可以先选取两个点,两点之间的最短路径为dis[i][j],再找一个大于i,j的一个点k,做松弛操作;进行下面的操作ans=min(ans,dis[i][j] + mp[i][k] + mp[k][j]);来不断更新环的最小花费。
当然Floyd的操作在松弛操作之后,可以保证i到j之间的最短距离不经过k。这样也可以保证经过的最小花费的路径为一个环。
代码部分
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#define maxn 110
#define INF 1000000
using namespace std;
int n,m;
int mp[maxn][maxn];///邻接矩阵用来存储
int dis[maxn][maxn];///用于存储两点之间的最短路径
void initmp()///对邻接矩阵的初始化
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            if(i==j)
                mp[i][j]=mp[j][i]=0;
            else
                mp[i][j]=mp[j][i]=INF;
        }
    }
}
void Floyd()
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            dis[i][j]=mp[i][j];
        }
    }

    int ans=INF;
    for(int k=1; k<=n; k++)
    {
        for(int i=1; i<k; i++)
        {
            for(int j=i+1; j<k; j++)
                ans=min(ans,dis[i][j]+mp[i][k]+mp[k][j]);///对求环最小花费的松弛
        }
        for(int i=1; i<=n; i++)///普通的Floyd算法
        {
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                if(dis[i][j]>dis[i][k]+dis[k][j])
                    dis[i][j]=dis[i][k]+dis[k][j];
            }
        }
    }
    if(ans==INF)
        cout<<"It's impossible."<<endl;
    else
        cout<<ans<<endl;
}
int main()
{
    int a,b,c;
     while(cin>>n>>m)
    {
        initmp();
        for(int i = 1; i <= m; i++)
        {
            cin >> a >> b >> c;
            if(mp[a][b] > c)/// 在给定的边可能会有重复,需要求最小的花费,所以需要更新重边
            {
                mp[a][b] = mp[b][a] = c;
            }
        }
        Floyd();
    }

    return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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