Problem J

本文介绍了一个寻找森林中从办公室到家的不同路径的问题。利用SPFA算法进行最短路径计算,并结合深度优先搜索来统计所有可行路径的数量。
Problem Description
Jimmy experiences a lot of stress at work these days, especially since his accident made working difficult. To relax after a hard day, he likes to walk home. To make things even nicer, his office is on one side of a forest, and his house is on the other. A nice walk through the forest, seeing the birds and chipmunks is quite enjoyable. <br>The forest is beautiful, and Jimmy wants to take a different route everyday. He also wants to get home before dark, so he always takes a path to make progress towards his house. He considers taking a path from A to B to be progress if there exists a route from B to his home that is shorter than any possible route from A. Calculate how many different routes through the forest Jimmy might take. <br>
 

Input
Input contains several test cases followed by a line containing 0. Jimmy has numbered each intersection or joining of paths starting with 1. His office is numbered 1, and his house is numbered 2. The first line of each test case gives the number of intersections N, 1 < N ≤ 1000, and the number of paths M. The following M lines each contain a pair of intersections a b and an integer distance 1 ≤ d ≤ 1000000 indicating a path of length d between intersection a and a different intersection b. Jimmy may walk a path any direction he chooses. There is at most one path between any pair of intersections. <br>
 

Output
For each test case, output a single integer indicating the number of different routes through the forest. You may assume that this number does not exceed 2147483647<br>
 

Sample Input
5 6 1 3 2 1 4 2 3 4 3 1 5 12 4 2 34 5 2 24 7 8 1 3 1 1 4 1 3 7 1 7 4 1 7 5 1 6 7 1 5 2 1 6 2 1 0
 

Sample Output
2 4
 简单题意:
  吉米在回家的路上,路过森林是一件非常惬意的事情。现在需要编写一个程序,求出吉米穿越森林回家会有多少不同的方法。
解题思路形成过程:
  这是一个典型的求出最短路径的问题。用到了课堂上最后讲到的一种实用算法,Spfa和深度搜索。套入模板,代码就能一步一步完成。
感想:
  图论方面,算法如果自己想,难度是非常大的。用上课堂上的算法,所有题目简单了许多。
AC代码:
#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
 
typedef struct n1
{
    int  distens,flog;
}node;
node N[1005];
int map[1005][1005],k;
int direct[1005];
void set(int n)
{
    int i,j,m,n1,n2,d;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            map[i][j]=-1;
        }
         N[i].distens=10000000;N[i].flog=0;direct[i]=0;
    }
 
    scanf("%d",&m);
    while(m--)
    {
        scanf("%d%d%d",&n1,&n2,&d);
        if(map[n1][n2]!=0||map[n1][n2]>d)
        map[n1][n2]=map[n2][n1]=d;
    }
}
void spfa(int n)
{
    queue<int> Q;
    int now;
    int i;
     N[2].distens=0;N[2].flog=1;
    Q.push(2);
    while(!Q.empty())
    {
        now=Q.front();
        Q.pop();
        N[now].flog=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        if(map[now][i]!=-1)
        {
            if(N[i].distens>N[now].distens+map[now][i])
            {
                N[i].distens=N[now].distens+map[now][i];
                if(N[i].flog==0)
                {
                    N[i].flog=1;
                    Q.push(i);
                }
            }
        }
    }
}
int DFS(int now,int n)
{
    int i;
    if(direct[now]>0)
    return direct[now];
    if(now==2)
    {
        return 1;
    }
    for(i=1;i<=n;i++)
    if(map[now][i]!=-1&&N[now].distens>N[i].distens)
    {
        direct[now]+=DFS(i,n);
    }
 
   return direct[now];
}
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)>0&&n)
    {
        set(n);
        spfa(n);
        k=DFS(1,n);
        printf("%d\n",k);
    }
}

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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