POJ 3255 次短路

题目描述
POJ 3255

思路

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代码

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参考文章

一个没有使用很多编程技巧的方法:
思路是如果有多条最短路,则次短路为最短路,否则次短路。
其中head 数组是用来保存点所对应的边索引(最后一条加入的边),类似头指针,由此可以进入图。
(PS.查资料之后知道了这个是链式前向星,head[i]保存的是以i为起点的所有边中编号最大的那个,而把这个当作顶点i的第一条起始边的位置.这样在遍历时是倒着遍历的,也就是说与输入顺序是相反的,不过这样不影响结果的正确性.)
如图,0结点对应索引是4的边,其当前点为3,下一边索引为2。以此类推,可以 以0->3->2->1的顺序遍历。
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#include <iostream>
#include <cstring>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int maxn = 2e5+5;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
int n, m, k, head[maxn];
ll cnt[maxn];
ll dis1[maxn], dis2[maxn], dis[maxn];
bool vis[maxn];
struct E{
    int v,next,w;
}edge[maxn];
void addEdge(int u,int v,int w){
    edge[++k].v = v;
    edge[k].w = w;
    edge[k].next = head[u];
    head[u] = k;
}
void spfa(int u){
    for(int i = 1; i <= n;++i){
        dis1[i] = INF;
        dis2[i] = INF;
    }
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    queue<int>Q;
    dis1[u] = 0;
    vis[u] = true;
    Q.push(u);
    while(!Q.empty()){
         u = Q.front();
         Q.pop();
         vis[u]= 0;
        for(int i = head[u],v;i != -1,v = edge[i].v;i = edge[i].next){
            bool f = 0;
            int w = edge[i].w;
            if(dis1[v] > dis1[u] + w){
                dis2[v] = dis1[v];
                dis1[v] = dis1[u] + w;
                f = 1;

            }
            if(dis2[v] > dis1[u] + w && dis1[v] != dis1[u] + w){
                dis2[v] = dis1[u] + w;
                f = 1;
            }
            if(dis2[v] > dis2[u] + w){
                dis2[v] = dis2[u] + w;
                f = 1;
            }
            if(!f || vis[v])continue;
                vis[v] = 1;
                Q.push(v);
        }
    }
}

void spfa2(int u){
    for(int i = 1; i <= n;++i)dis[i] = INF;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    queue<int>Q;
    dis[u] = 0;
    cnt[u] = 0;
    vis[u] = 1;
    Q.push(u);
    while(!Q.empty()){
        u = Q.front();
        Q.pop();
        vis[u] = 0;
        for(int i = head[u]; i != -1;i = edge[i].next){
            int v = edge[i].v;
            int w = edge[i].w;
            if(dis[v] > dis[u] + w){
                dis[v] = dis[u] + w;
                if(!vis[v]){
                    vis[v] = 1;
                    Q.push(v);
                    cnt[v] = cnt[u];
                }
                else if(dis[v] = dis[u] + w){
                    cnt[v] += cnt[u];
                }
            }
        }
    }
}
int main(){
        k = 0;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        memset(cnt,0,sizeof(cnt));
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i = 1; i <= m;++i){
            int u,v,w;
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            addEdge(u,v,w);
            addEdge(v,u,w);
        }
        spfa(1);
        spfa2(1);
        if(cnt[n] > 1)printf("%d\n",dis1[n]);
        else printf("%d\n",dis2[n]);
    return 0;
}

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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