hdu1385 Minimum Transport Cost(路径输出)

本文介绍了一个基于Floyd算法实现的程序,该程序用于解决任意两点之间的最短路径问题,并通过输入距离矩阵和中间节点费用来计算最小总成本及最优路径。文章通过具体的代码示例展示了如何初始化矩阵、进行迭代计算以及输出最终结果。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>

using namespace std;
const int M = 1000;
const int MAX = 999999;
int dist[M][M];
int b[M];
int road[M][M];
int s, e;
int n;

//网上肯看,没想到, 惭愧啊!
void floyd() {

    for(int i = 1; i <= n; i++) { //初始化能到大的点;

        for(int j = 1; j <= n; j++) {

            road[i][j] = j;
        }
    }

    for(int k = 1; k <= n; k++) {   //算出任意两点的最小费用,

        for(int i = 1; i <= n; i++) {

            for(int j = 1; j <= n; j++) {

                int sum = dist[i][k] + dist[k][j] + b[k];

                if(dist[i][j] > sum) {

                    dist[i][j] = sum;
                    road[i][j] = road[i][k];
                }
                else if(sum == dist[i][j] && road[i][j] > road[i][k]) {  //求最小字典树;

                    road[i][j] = road[i][k];
                }
            }
        }
    }


}

int main()
{
   while(scanf("%d", &n) != EOF && n) {

        for(int i = 1; i <= n; i++) {

            for(int j = 1; j <= n; j++) {
                scanf("%d", &dist[i][j]);
                if(dist[i][j] == -1)
                    dist[i][j] = MAX;
            }
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++){

            scanf("%d", &b[i]);
        }
        floyd();
       while(scanf("%d%d", &s, &e)) {

            if(s == -1 && e == -1)
                break;
            printf ("From %d to %d :\n", s, e);
            printf ("Path: %d", s);
            int lu = s;
            while(s != e) {
                printf ("-->%d", road[s][e]);
                s = road[s][e];
            }
            printf ("\nTotal cost : %d\n\n", dist[lu][e]);
       }

   }
    return 0;
}

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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