nyoj115 城市平乱 dijsktra

http://acm.nyist.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?pid=115

 

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int map[1005][1005];
int dis[1005];
int vis[1005];
int kk[1005];
int main(){
    int T;
    cin>>T;
    while(T--){
        int n,m,p,q,a,b,c;
        cin>>n>>m>>p>>q;
        memset(map,inf,sizeof(map));
        memset(dis,0,sizeof(dis));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(int i=1;i<=m;i++){
            for(int j=1;j<=m;j++){
                if(i==j) map[i][j]=0;
                else map[i][j]=inf;
            }
        }
        for(int i=1;i<=n;i++) cin>>kk[i];
        for(int i=0;i<p;i++){
            cin>>a>>b>>c;
            map[a][b]=c;
            map[b][a]=c;
        }
        for(int i=1;i<=m;i++)
        dis[i]=map[q][i];
        vis[q]=1;
        for(int i=1;i<=m-1;i++){
            int min=inf,z;
            for(int j=1;j<=m;j++){
                if(!vis[j]&&dis[j]<min){
                    z=j;
                    min=dis[j];
                }
            }
                vis[z]=1;
                for(int k=1;k<=m;k++){
                    if(dis[z]+map[z][k]<dis[k]&&map[z][k]<inf)
                    dis[k]=dis[z]+map[z][k];
                }
            
        }
        int minn=inf;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            if(dis[kk[i]]<minn) minn=dis[kk[i]];
        }
        cout<<minn<<endl;
    }
}

        

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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