Dijkstra算法

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
int map[205][205],d[205],v[205],n,m;
int Dijkstra(int s,int t)
{
    int i,j,min,k;
    memset(d,inf,sizeof d);
    memset(v,0,sizeof(v));
    d[s]=0;
    for(i=1;i<n;i++)
    {
        min=inf;
        for(j=0;j<n;j++)
        {
            if(!v[j]&&min>d[j])
            {
                min=d[j];
                k=j;
            }
        }
        v[k]=1;
        for(j=0;j<n;j++)
        {
            if(d[j]>d[k]+map[k][j])
            d[j]=d[k]+map[k][j];
        }
    }
    return d[t];
}
int main()
{
    int i,j,t,s,a,b,x,ans;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        memset(map,inf,sizeof(map));
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&x);
            if(map[a][b]>x)
            map[a][b]=map[b][a]=x;
        }
        scanf("%d%d",&s,&t);
        ans=Dijkstra(s,t);
        if(ans!=inf)
        printf("%d\n",ans);
        else
            printf("-1\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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