HDU 2112 HDU Today (最短路(dijkstra邻接矩阵) + hash + 二分)

本文详细解析了HDU 2112题目,通过dijkstra算法结合邻接矩阵解决最短路径问题,并使用hash存储关键数据,同时介绍了二分查找在求解过程中的应用。

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2112

Description:

经过锦囊相助,海东集团终于度过了危机,从此,HDU的发展就一直顺风顺水,到了2050年,集团已经相当规模了,据说进入了钱江肉丝经济开发区500强。这时候,XHD夫妇也退居了二线,并在风景秀美的诸暨市浬浦镇陶姚村买了个房子,开始安度晚年了。
这样住了一段时间,徐总对当地的交通还是不太了解。有时很郁闷,想去一个地方又不知道应该乘什么公交车,在什么地方转车,在什么地方下车(其实徐总自己有车,却一定要与民同乐,这就是徐总的性格)。
徐总经常会问蹩脚的英文问路:“Can you help me?”。看着他那迷茫而又无助的眼神,热心的你能帮帮他吗?
请帮助他用最短的时间到达目的地(假设每一路公交车都只在起点站和终点站停,而且随时都会开)。

Input:

输入数据有多组,每组的第一行是公交车的总数N(0
### HDU 2544 题目分析 HDU 2544 是关于短路径的经典问题,可以通过多种方法解决,其中包括基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 算法。以下是针对该问题的具体解答。 --- #### 基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 实现 Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法,适用于计算任意两点之间的短路径。它的时间复杂度为 \( O(V^3) \),其中 \( V \) 表示节点的数量。对于本题中的数据规模 (\( N \leq 100 \)),此算法完全适用。 下面是具体的实现方式: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[105][105]; int n, m; void floyd() { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中间节点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始节点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 结束节点 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) { dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } } } } } int main() { while (cin >> n >> m && (n || m)) { // 初始化邻接矩阵 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; } } // 输入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = min(dist[u][v], w); dist[v][u] = min(dist[v][u], w); // 如果是有向图,则去掉这一行 } // 执行 Floyd-Warshall 算法 floyd(); // 输出起点到终点的短距离 cout << (dist[1][n] >= INF ? -1 : dist[1][n]) << endl; } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **邻接矩阵初始化** 使用二维数组 `dist` 存储每一对节点间的小距离。初始状态下,设所有节点对的距离为无穷大 (`INF`),而同一节点自身的距离为零[^4]。 2. **输入处理** 对于每条边 `(u, v)` 和权重 `w`,将其存储至邻接矩阵中,并取较小值以防止重边的影响[^4]。 3. **核心逻辑** Floyd-Warshall 的核心在于三重循环:依次尝试通过中间节点优化其他两节点间的距离关系。具体而言,若从节点 \( i \) 到 \( j \) 可经由 \( k \) 达成更优解,则更新对应位置的值[^4]。 4. **边界条件** 若终得到的结果仍为无穷大(即无法连通),则返回 `-1`;否则输出实际距离[^4]。 --- #### 性能评估 由于题目限定 \( N \leq 100 \),因此 \( O(N^3) \) 的时间复杂度完全可以接受。此外,空间需求也较低,适合此类场景下的应用。 ---
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