ural 1450

/*
   Ural 1450
   题意: 求S点到t的最大距离 
*/

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define maxn 510
#define inf  0x3fffffff  
long long map[maxn][maxn];
long long  dp[maxn];
bool vis[maxn];

long long max(long long x,long long y)
{
 if(x>y)  return x;
 return y;    
}


int n;

long long dfs(int x)
{
  if(vis[x])  return dp[x];
  
  for(int i=1;i<=n;i++)
  {
     if(map[i][x])
     {
        dp[x]=max(dp[x],dfs(i) + map[i][x]);
        //dfs(i);dp[i]
         
     }
  }
  vis[x]=1;
  if(dp[x]<0)
    dp[x]=-inf;
  return dp[x];
}


int main()
{
    int m,i,j,x,y,s,t;
    long long w;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
         for(i=0;i<=n;i++)
          for(j=0;j<=n;j++)
           map[i][j]=0;
         
         while(m--)
         {
            scanf("%d%d%lld",&x,&y,&w);
            if(map[x][y]<w)
              map[x][y]=w;
         } 
         
         for(i=0;i<=n;i++)
         {
           dp[i]=-1;
           vis[i]=0;
         }
         
         scanf("%d%d",&s,&t);
         
         dp[s]=0;
         vis[s]=1;
         dfs(t);
         if(dp[t]<0)  
            printf("No solution\n");  
        else  
            printf("%lld\n",dp[t]); 
   }
    
    
return 0;    
}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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