最短路(51Nod1459)

迷宫寻路与最短路径算法
本文探讨了一个由多个房间组成的迷宫问题,利用Dijkstra算法寻找从起点到终点的最短路径,并在此基础上实现分数最大化。通过具体代码示例展示了如何平衡时间和得分两个目标。

来到一个迷宫前。该迷宫由若干个房间组成,每个房间都有一个得分,第一次进入这个房间,你就可以得到这个分数。还有若干双向道路连结这些房间,你沿着这些道路从一个房间走到另外一个房间需要一些时间。游戏规定了你的起点和终点房间,你首要目标是从起点尽快到达终点,在满足首要目标的前提下,使得你的得分总和尽可能大。现在问题来了,给定房间、道路、分数、起点和终点等全部信息,你能计算在尽快离开迷宫的前提下,你的最大得分是多少么?

ac代码:

#include<stdio.h>  
#include<algorithm>  
#include<iostream>  
#include<string.h>  
#define INF 0x3f3f3f  
using namespace std;  
int map[505][505],v[505],dis[505],n,m,end,stare,score[505],ans[505];  
void Dij(int x)  
{  
    ans[x]=score[x];//ans[i]记录从起始点到i所获的得分  
    memset(v, 0, sizeof(v));  
    for (int i = 0; i < n; ++i)  
    {  
        if (map[x][i] < INF)  
            ans[i] = ans[x] +score[i];//更新得分  
        dis[i] = map[x][i];  
    }  
    dis[x] = 0;  
    v[x] = 1;  
    for (int i = 1; i < n; ++i)  
    {  
        int u = 0, min = INF;  
        for (int j = 0; j < n; ++j)  
        {  
            if (!v[j] && dis[j] < min)  
            {  
                min = dis[j];  
                u = j;  
            }  
        }  
        v[u] = 1;  
        for (int k = 0; k < n; ++k)  
        {  
            if (!v[k] && dis[k] > map[u][k] + dis[u])  
            {  
                dis[k] = map[u][k] + dis[u];  
                ans[k] = ans[u] + score[k];  
            }  
        }  
        for (int k = 0; k < n; ++k)  
        {  
            if (dis[k] == map[u][k] + dis[u])  
                ans[k] = max(ans[k], ans[u] + score[k]);//若路程相同,找出得分最大的  
        }  
    }  
    printf("%d %d\n", dis[end], ans[end]);  
}     
int main()  
{int x,y,z;  
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&stare,&end);  
for(int i=0;i<=n;i++)  
for(int j=0;j<=n;j++)  
{  
map[i][j]=INF;  
}  
for(int i=0;i<n;i++)  
scanf("%d",&score[i]);  
for(int i=1;i<=m;i++)  
{  
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);  
map[x][y]=map[y][x]=z;}  
Dij(stare);  
}  


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,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一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。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。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:具备一定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、图像处理、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、图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,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
### 关于51Nod平台上编号为1020的问题详情与解答 #### 问题描述 在51Nod平台上的第1020号问题是关于计算两个大整数相加的结果[^1]。给定两个正整数A和B,长度不超过10^6位,要求编写程序来求解这两个数的和。 #### 输入格式说明 输入数据由多组测试案例组成;每组测试案例占两行,分别表示要相加的大整数A和B。对于每一组测试案例,应当单独输出一行结果,即A+B的值。 #### 解决方案概述 解决此问题的关键在于处理超大数据类型的运算,在大多数编程语言中内置的数据类型无法直接支持如此大规模数值的操作。因此,可以采用字符串的方式来存储这些大整数,并实现逐位相加逻辑,同时考虑进位情况。 下面是一个Python版本的具体实现方法: ```python def add_large_numbers(a: str, b: str) -> str: # Reverse strings to make addition easier from least significant digit a = a[::-1] b = b[::-1] carry = 0 result = [] max_length = max(len(a), len(b)) for i in range(max_length): digit_a = int(a[i]) if i < len(a) else 0 digit_b = int(b[i]) if i < len(b) else 0 total = digit_a + digit_b + carry carry = total // 10 current_digit = total % 10 result.append(str(current_digit)) if carry != 0: result.append(str(carry)) return ''.join(reversed(result)) if __name__ == "__main__": while True: try: num1 = input().strip() num2 = input().strip() print(add_large_numbers(num1, num2)) except EOFError: break ``` 该代码片段定义了一个函数`add_large_numbers`用于接收两个作为参数传入的大整数(形式上为字符串),并返回它们之和同样作为一个字符串。通过反转输入字符串使得低有效位位于索引位置0处从而简化了按位累加的过程。后再将得到的结果列表反向拼接成终答案输出。
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