hdu 1548(最短路)

本文介绍如何使用Dijkstra算法解决求解无负权值图中两点间的最短路径问题,通过实例演示算法实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

点击打开链接

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define inf 9999999
int map[210][210],dis[210],v[210];
int n;
void dij(int s)
{
    int t,max,i,j;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        dis[i]=map[s][i];
        v[i]=0;
    }

    dis[s]=0;
    v[s]=1;
    for(i=2;i<=n;i++)
    {
        max=inf;
        for(j=1;j<=n;j++)
        if(!v[j]&&dis[j]<max)
        {
            t=j;
            max=dis[j];
        }
        v[t]=1;
        if(max==inf)break;
        for(j=1;j<=n;j++)
        if(!v[j]&&dis[j]>dis[t]+map[t][j])
        dis[j]=dis[t]+map[t][j];
    }
}
int main()
{
	int i,j,a,b,c;
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=n;j++)
        if(i!=j)
        map[i][j]=inf;
        else
        map[i][j]=0;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&c);
            if(i-c>=1)map[i][i-c]=1;//不能到地下面去
            if(i+c<=n)map[i][i+c]=1;//不能到楼顶上去
        }
        dij(a);
        if(dis[b]!=inf)
        printf("%d\n",dis[b]);
        else
        printf("-1\n");
    }
    return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值