最短路路径还原

本文介绍了使用Prim算法解决最小生成树问题的过程,包括输入数据处理、算法实现及输出结果展示。

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#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define inf 100000
using namespace std;
int n, m, d[100], pre[100], dis[100][100];
bool vis[100];
int main(){
    int i, j;
    while(scanf("%d%d", &n, &m) == 2){
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        memset(pre, -1, sizeof(pre));
        for(i = 1; i <= n; i++)
            d[i] = inf;
        for(i = 1; i <= n; i++)
            for(j = 1; j <= n; j++)
                dis[i][j] = inf;
        int a, b, c;
        for(i = 1; i <= m; i++){
            scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
            dis[a][b] = dis[b][a] = min(c, dis[a][b]);
        }
        d[1] = 0;
        while(1){
            int decide = -1;
            for(i = 1; i <= n; i++)
                if(!vis[i])
                    if(decide == -1 || d[i] < d[decide])
                        decide = i;
            if(decide == -1)
                break;
            for(i = 1; i <= n; i++){
                if(!vis[i] && i!=decide){
                    if(d[i] > d[decide]+dis[decide][i]){
                        pre[i] = decide;
                        d[i] = d[decide]+dis[decide][i];
                    }
                }
            }
            vis[decide] = 1;
        }
        int pp = n;
        int ans[100], tot = 0;
        while(pp != -1){
            ans[++tot] = pp;
            pp = pre[pp];
        }
        for(i = tot; i >= 1; i--)
            printf("%d ", ans[i]);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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