HDOJ 1874 畅通工程续

本文介绍了一个基于Dijkstra算法的具体实现案例。通过C++代码详细展示了如何寻找图中两点间的最短路径,包括初始化、松弛操作及核心算法流程。适合希望深入了解Dijkstra算法原理及其应用的读者。

题目
这个题目,个人认为对于真正理解dijkstra算法的人来说 不难 然自己刚开始就是理论可以但是到了具体的代码实现有一定难度 这几天也算是下定决心重温了几遍 真的是过程艰难 结果还是挺好

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring> 
#define inf 0x3f3f3f//表示一个很大的数(0x 十六进制) 
using namespace std;
int dis[200];//用来存储当前点到源点的最短路径信息
int vis[200];//用来表示访问过的节点 0未访问过 1访问过 
int map[200][200];//用来存储两点之间的距离长度
int N,M;
void initialise()
{ 
    int i,j;
    memset(vis,0,sizeof(vis));//初始化vis为0 都未访问过 
    memset(dis,inf,sizeof(dis));//初始化dis为最大值  
    for(i=0;i<N;i++)
    { 
        for(j=0;j<N;j++)
        {//当i等于j表示从节点a到节点a 显然为0(即从这个城镇到这个城镇不用行走) 
            if(i==j) map[i][j]=0;
            else map[i][j]=inf;
        }   
    } 
}
void dijkstra(int v)
{
    int i,j,u,tmp; 
    for(i=0;i<N;i++)
        dis[i]=map[v][i];
    dis[v]=0;
    vis[v]=1;
    for(i=0;i<N;i++)
    {
        u=v;
        tmp=inf;
        for(j=0;j<N;j++)
        {
            if(!vis[j]&&dis[j]<=tmp)
            {
                u=j;
                tmp=dis[j];
            }
        }
        vis[u]=1;//表示已访问
        for(j=0;j<N;j++)
        {//更新dis 使其存储当前源点的最短路径 
            if(!vis[j]&&map[u][j]<inf)
            {
                int newdis=dis[u]+map[u][j];
                if(newdis<dis[j])
                    dis[j]=newdis;
            }
        } 
    } 
}
int main()
{
    int i,a,b,x,start,end,j;
    while(scanf("%d %d",&N,&M)!=EOF)
    {initialise();
        for(i=0;i<M;i++)
        {
            scanf("%d %d %d",&a,&b,&x);
            if(x<map[a][b])
            {//路可以从a到b也可b到a 所以应该是无向图 
                map[a][b]=x;
                map[b][a]=x;
            }
        }
        scanf("%d %d",&start,&end);
        dijkstra(start);
        if(dis[end]==inf) cout<<"-1"<<endl;
        else cout<<dis[end]<<endl;
    }   
    return 0;
} 

加油

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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