城市间紧急救援(Dijkstra+输出路径)

本文介绍了一种基于迪杰斯特拉算法的改进方案,用于解决特定条件下的最短路径问题。该算法不仅寻找两个城市间的最短路径,还考虑了路径上的城市救援人数总和最大化的条件。适用于紧急救援场景,确保资源最优分配。

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题目链接:L2-001 紧急救援 (25 分)
在这里插入图片描述
题意:n个城市,每个城市有人数,给你起点和终点,求最短路,如果有多条,输出最短路径条数和经过的城市人数之和最大的一条。

#include<bits/stdc++.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;

const int N = 510;
int vis[N];//是否用这个点更新过
int ma[N][N];//存图
int dis[N];//两点间最短距离
int num[N];//每个点的救援队人数
int numdis[N];//到每个点最多能够集结到的人数
int path[N];//存路径
int pathnum[N];//到达每个点的路径数量
int n,m,s,d;
int ans[N],top = 0;//用于输出路径

void dj()
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));//初始化
    memset(dis,inf,sizeof(dis));//一定要记得初始化
    pathnum[s] = 1;//起点肯定有一条路
    numdis[s] = num[s];//起点的救援队
    path[s] = -1;
    dis[s] = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int mn = inf,u;
        for(int j = 0; j < n; j++)//板子
        {
            if(!vis[j] && dis[j] < mn)
            {
                mn = dis[j];
                u = j;
            }
        }
        vis[u] = 1;
        for(int j = 0; j < n; j++)
        {
            if(!vis[j])
            {
                if(dis[j] > dis[u]+ma[u][j])//能够更新最短路的时候必须更新
                {
                    dis[j] = dis[u]+ma[u][j];
                    path[j] = u;//记录路径
                    //cout << path[j] << endl;
                    pathnum[j] = pathnum[u];//路径数不变
                    numdis[j] = numdis[u]+num[j];//救援队数量相加
                }
                else if(dis[j] == dis[u]+ma[u][j])//如果距离相等
                {
                    pathnum[j] += pathnum[u];//首先肯定路径条数增加
                    if(numdis[j] < numdis[u]+num[j])//如果人数能变多就更新
                    {
                        numdis[j] = numdis[u]+num[j];//更新到该点的人数
                        path[j] = u;//记录路径
                        //cout << path[j] << endl;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

void getpath(int x)
{
    if(path[x] != -1)
    {
        ans[top++] = x;
        getpath(path[x]);
    }
    else
    {
        ans[top++] = x;
        return ;
    }
}

int main()
{
    int u,v,w;
    cin >> n >> m >> s >> d;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        for(int j = 0; j < n; j++)
        {
            ma[i][j] = inf;
        }
        ma[i][i] = 0;
    }
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> num[i];
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++)
    {
        cin >> u >> v >> w;
        ma[u][v] = w;
        ma[v][u] = w;
    }
    dj();
    getpath(d);
    cout << pathnum[d] << ' ' << numdis[d] << endl;
    for(int i = top-1; i > 0; i--)
    {
        cout << ans[i] << ' ';
    }
    cout << ans[0] << endl;
    return 0;
}

### 城市间紧急救援算法实现 针对城市间紧急救援场景,可以通过结合路径规划、动态交通调度以及实时数据分析来设计解决方案。以下是基于SSA-CNN-BILSTM模型的城市间紧急救援路径优化算法的代码实现示例。 #### 路径优化核心逻辑 为了应对复杂的交通环境和突发事件,可以采用Dijkstra算法作为基础路径寻找方法,并引入权重调整机制以适应动态变化的道路条件[^1]。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start_node): """ 使用 Dijkstra 算法计算最短路径。 参数: graph (dict): 图结构表示的距离矩阵 {node: {(neighbor, weight)}} start_node: 起始节点 返回: dict: 到达各节点的最小距离字典 """ distances = {node: float('infinity') for node in graph} # 初始化所有节点到起点的距离为无穷大 distances[start_node] = 0 # 起点到自身的距离为零 priority_queue = [(0, start_node)] # 创建优先队列,按当前距离排序 while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph.get(current_node, []): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### 动态权重更新策略 考虑到实际应用中的动态因素(如交通流量、天气状况),可以在运行时通过外部接口获取最新的路况信息并更新图中边的权重[^1]。 ```python def update_weights(graph, traffic_data, weather_conditions): """ 更新图中每条边的权重值。 参数: graph (dict): 当前图结构 traffic_data (dict): 实时交通数据 {edge: delay_factor} weather_conditions (dict): 天气影响因子 {region: impact_factor} 返回: None: 修改原地完成 """ for node, edges in graph.items(): updated_edges = [] for edge, base_weight in edges: region = get_region(edge) # 获取该路段所属区域 total_impact = traffic_data.get(edge, 1) * weather_conditions.get(region, 1) new_weight = base_weight * total_impact updated_edges.append((edge, new_weight)) graph[node] = updated_edges ``` #### 数据采集与预处理 对于紧急救援任务而言,及时性和准确性至关重要。因此需要构建一套高效的数据收集流程,这里借鉴了网络爬虫的技术思路[^2]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests def fetch_traffic_data(url): """ 抓取指定 URL 的交通数据。 参数: url (str): 数据源地址 返回: list: 解析后的交通记录列表 [{...}] """ response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') raw_records = parse_html(soup) # 自定义解析函数 cleaned_data = preprocess(raw_records) # 清洗和标准化数据 return cleaned_data ``` --- ####
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