hdu2066一个人的旅行

本文介绍了一个旅行问题的解决方案,通过Dijkstra算法找到从起点到多个目的地的最短路径。输入包括道路数量、相邻城市及目的地,输出为到达任一目的地的最短时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

hdu2066一个人的旅行

问题描述

虽然草儿是个路痴(就是在杭电待了一年多,居然还会在校园里迷路的人,汗~),但是草儿仍然很喜欢旅行,因为在旅途中会遇见很多人(白马王子,^ 0 ^),很多的事,还能丰富自己的阅历,还可以看美丽的风景……草儿想去很多地方,她想要去东京铁塔看夜景,去威尼斯看电影,去阳明山上看海芋,去纽约纯粹看雪景,去巴黎喝咖啡写的信,去北京探望孟姜女……眼看寒假就快到的了,这么一大段时间,可不能浪费啊,一定要给自己好好的放个假,可是也不能荒废了训练啊,所以草儿决定在要在最短的时间去一个自己想去的地方!因为草儿的家在一个小镇上,没有火车经过,所以她只能去邻近的城市坐火车(好可怜啊~)。

输入

输入数据有多组,每组的第一行是三个整数T,S和D,表示T有条路,和草儿家相邻的城市的有个,草儿想去的地方有D个;
接着有T行,每行有三个整数a,b,,表示,b城市之间的车程是时间小时;(1 = <(a,b)< = 1000;a、b之间可能有多条路)
接着的第T + 1行有年代个数,表示和草儿家相连的城市;
接着的第T + 2行有D个数,表示草儿想去地方。

输出

输出草儿能去某个喜欢的城市的最短时间。

 

思路:将草儿家看做是城市 0 ,与草儿家相连的城市的距离就设置为0,其余的就设置为INF,然后用Dijsktra跑一遍0,最后在找出草儿想去的城市之中花费最小的一个城市

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector>
#include <utility>
#define maxn 1003
#define ll long long
#define INF 1<<30

using namespace std;
int g[maxn][maxn],vis[maxn],dis[maxn];
int t,s,d;
int wa[maxn];
int n,minx;

void Dijkstra(){
        int u;
        for(int i=0; i<=n; i++)
            dis[i]=g[0][i];
        for(int i=0; i<=n; i++)
            vis[i]=0;
        vis[0]=1;
        for(int i=0; i<=n-1; i++)
        {
            minx=INF;
            for(int j=0; j<=n; j++)
                if(vis[j]==0 && minx>dis[j])
                {
                    minx=dis[j];
                    u=j;
                }
            vis[u]=1;
            for(int j=0;j<=n;j++){
               if(g[u][j]!=INF)
                    dis[j]=min(dis[j],dis[u]+g[u][j]);
                
            }
        }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d",&t,&s,&d))
    {
        n=0;
        for(int i=0; i<maxn; i++)
            for(int j=0; j<maxn; j++)
                if(i==j)
                    g[i][j]=0;
                else
                    g[i][j]=INF;
        for(int i=0; i<t; i++)
        {
            int a,b,c;
            cin>>a>>b>>c;
            if(g[a][b]>c)
                g[a][b]=g[b][a]=c;
            n=max(max(a,b),n);
        }
        for(int i=0; i<s; i++)
        {
            int a;
            cin>>a;
            g[0][a]=g[0][a]=0;
        }
        for(int i=0; i<d; i++)
            cin>>wa[i];
        Dijkstra();
        
        minx=INF;
        for(int i=0;i<d;i++){
            minx=min(minx,dis[wa[i]]);
        }
        cout<<minx<<endl;
    }
    return 0;
}

 

HDU(Hangzhou Dianzi University)OJ 中经常涉及到几何计算的问题,其中“判断两条线段是否相交”是一个经典的算法问题。以下是关于如何判断两线段是否相交的基本思路及其实现步骤: ### 判断两条线段相交的核心思想 可以利用向量叉积以及端点位置的关系来确定两条线段是否相交。 #### 具体步骤: 1. **定义基本概念** - 假设两条线段分别为 `AB` 和 `CD`。 - 使用二维平面中的坐标表示各顶点:A(x₁,y₁), B(x₂,y₂),C(x₃,y₃) ,D(x₄,y₄)。 2. **叉积的作用** 叉积可以帮助我们了解两点相对于一条直线的位置关系。 对于三个点 P、Q、R ,我们可以用叉乘 `(Q-P)x(R-P)` 来检测 R 是否在 QP 直线的一侧还是另一侧。 如果结果为正数,则表明顺时针;如果负则逆时针;若等于0则共线。 3. **快速排斥实验** 首先做一个矩形包围盒测试——即检查两个线段所在的最小外接矩形是否有重叠区域。如果没有重叠直接判定为不相交。 4. **跨立试验 (Cross-over Test)** 确认每个线段的两端分别位于另一个线段两侧即可认为它们交叉了。这通过上述提到过的叉积运算完成。 5. **特殊情况处理** 包含但不限于如下的几种情况需要单独讨论: - 完全重合的部分; - 存在一个公共端点但并不完全穿过等边缘状况。 6. **代码框架示例(Pseudo code):** ```python def cross_product(p1,p2,p3): return (p2[0]-p1[0])*(p3[1]-p1[1])-(p2[1]-p1[1])*(p3[0]-p1[0]) def on_segment(p,q,r): if ((q[0] <= max(p[0], r[0])) and (q[0] >= min(p[0], r[0])) and (q[1] <= max(p[1], r[1])) and (q[1] >= min(p[1], r[1]))): return True; return False; def do_segments_intersect(A,B,C,D): # 计算四个方向的叉积值 o1 = cross_product(A, C, B) o2 = cross_product(A, D, B) o3 = cross_product(C, A, D) o4 = cross_product(C, B, D) # 标准情况判断 if(o1 !=o2 && o3!=o4): return True # 特殊情况逐一验证... ``` 7. 最终结合所有条件得出结论。
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