hdu 1142 dijkstra

本文介绍了一种结合最短路径算法与记忆化搜索的方法,用于解决从一个起点到多个终点的问题。通过使用Dijkstra算法寻找单源最短路径,并采用记忆化搜索避免重复计算,从而高效地找出所有可能路径的数量。

最短路径+ 记忆化搜索

注意转变思路,每一点到家的存在最短路径,则,以家为起点,寻找到每一点的最短路径。
dijkstra 单源最短路径 ,求的是 一个源s到其余每一点的最短路径

记忆化搜索

如果不对节点进行记忆化搜索,将会有大量重复搜索过程。如果记录结果,那么会减少搜索量。
要记录什么结果呢?
用一个数组记录每一个节点到终点有几条路径。如果遇到已经搜索过的节点,则直接返回就可以了,不必再重复搜索。

dijkstra 邻接表算法模板

oid dijkstra(){

    int start=over;
    queue<int> q;
    q.push(start);
    for(int i=1;i<=n;i++){

        d[i]=INF;
        visited[i]=false;
    }
    d[start]=0;

    visited[start]=true;

    int now;
    int next;
    int len;

    while(!q.empty()){
        now=q.front();
        q.pop();
        len=g[now].size();
        for(int i=0;i<len;i++){
            next=g[now][i];
           if(d[next]>d[now]+dist[now][next]){
                d[next]=d[now]+dist[now][next];
                if(!visited[next]){
                    visited[next]=true;
                    q.push(next);
                }
           }
        }
        visited[now]=false;   //very import  sometime maybe need back search
    }
}

记忆化搜索代码:

//need remember search

  // the array p[i] mean from node i has how many routes
int dfs(int start){


    //if has visited start and get the num of routes from node start  can get
    // then return ;
    if(p[start]) return p[start];


    //find over then find 1 route return
    if(start==over){
        return 1;
    }

     int len=g[start].size();


    int next;
    int sum=0;
    for(int i=0;i<len;i++){

        next=g[start][i];

     //   if(visited[next]) continue;

        if(d[start]>d[next]){
        // if has searched
            if(p[next]) sum+=p[next];
            else{

                sum+=dfs(next);
            }
        }
    }

    p[start]=sum;

    return sum;
}

AC 代码

#include <iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>

using namespace std;


const int maxn=1005;
const int  INF=((1<<31)-100)/2;
vector<int> g[maxn];
bool visited[maxn];
int dist[maxn][maxn];

int d[maxn];

int p[maxn];
int n;// number of intersections

int m;// number of path

int ans=0;  // the ans

int over=2;
void dijkstra(){

    int start=over;
    queue<int> q;
    q.push(start);
    for(int i=1;i<=n;i++){

        d[i]=INF;
        visited[i]=false;
    }
    d[start]=0;

    visited[start]=true;

    int now;
    int next;
    int len;

    while(!q.empty()){

        now=q.front();

        q.pop();

        len=g[now].size();


        for(int i=0;i<len;i++){

            next=g[now][i];

           if(d[next]>d[now]+dist[now][next]){


                d[next]=d[now]+dist[now][next];

                if(!visited[next]){

                    visited[next]=true;
                    q.push(next);
                }
           }

        }

        visited[now]=false;  //very import 

    }

}


//need remember search

  // the array p[i] mean from node i has how many routes
int dfs(int start){


    //if has visited start and get the num of routes from node start  can get
    // then return ;
    if(p[start]) return p[start];


    //find over then find 1 route return
    if(start==over){
        return 1;
    }

     int len=g[start].size();


    int next;
    int sum=0;
    for(int i=0;i<len;i++){

        next=g[start][i];

     //   if(visited[next]) continue;

        if(d[start]>d[next]){

            if(p[next]) sum+=p[next];
            else{

                sum+=dfs(next);
            }
        }
    }

    p[start]=sum;

    return sum;
}


int main()
{

   while(scanf("%d",&n)){

        if(n==0) break;

        scanf("%d",&m);

        ans=0;

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

            g[i].clear();
        }


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

            for(int j=1;j<=n;j++){
                if(i==j)
                    dist[i][j]=0;
                else{

                    dist[i][j]=INF;
                    dist[j][i]=INF;
                }
            }
        }

        //input
        int a,b,d;  // a --b   is d distance
        for(int i=1;i<=m;i++){

            scanf("%d%d%d",&a,&b,&d);

            g[a].push_back(b);
            g[b].push_back(a);

            dist[a][b]=d;
            dist[b][a]=d;
        }

        //get the dijkstra distance

        dijkstra();

    // the array p[i] mean from node i has how many routes
        memset(p,0,sizeof(p));
       ans=dfs(1);

        printf("%d\n",ans);

   }
    return 0;
}
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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