休息中的小呆

本文探讨了如何在复杂的游戏流程中高效管理时间,通过Floyd算法求解最长路径问题,确保玩家完成所有剧情,同时尽可能减少游戏所需时间。文章详细介绍了算法应用,并通过实例演示了如何计算完成游戏所需的最少时间及对应剧情结束点。
Description 
   当大家在考场中接受考验(折磨?)的时候,小呆正在悠闲(欠扁)地玩一个叫“最初梦想”的游戏。游戏描述的是一个叫pass的有志少年在不同的时空穿越对抗传说中的大魔王chinesesonic的故事。小呆发现这个游戏的故事流程设计得很复杂,它有着很多的分支剧情,但不同的分支剧情是可以同时进行的,因此游戏可以由剧情和剧情的结束点组成,某些剧情必须要在一些特定的剧情结束后才能继续发展。为了体验游戏的完整性,小呆决定要看到所有的分支剧情——完成所有的任务。但这样做会不会耽误小呆宝贵的睡觉时间呢?所以就请你来解决这个问题了。小呆会给你一个剧情流程和完成条件的列表,其中第一行有一个数n(0<n<100),表示总共有n个剧情结束点,第二行一个数m(0<m<=120),表示由m个不同的剧情,下面的m行中每行有三个数i(0<i<=100),j(0<j<=100),k(0<k<=1000),表示从剧情结束点i必须完成一个耗费时间为k的剧情才能到达剧情结束点j。注意,这m行中出现的1不是剧情结束点而是游戏的开始,而n+1表示游戏结束。你要告诉小呆完成整个游戏至少需要多少时间以及要经过的所有可能的剧情结束点(按升序输出)。样例如下:
 

 

floyd求最长路,强

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<fstream>
using namespace std;
//ifstream fin("cin.in");

int n,m,g[105][105]={0};

int main()
{
    cin>>n>>m;
    
    n++;
    
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
      int a,b,c;
      cin>>a>>b>>c;
      g[a][b]=c;
            }
    
    for(int k=1;k<=n;++k)
    for(int i=1;i<=n;++i)
    if(i!=k)
    for(int j=1;j<=n;++j)
    if(i!=j&&j!=k&&g[i][k]!=0&&g[k][j]!=0)
    if(g[i][j]<g[i][k]+g[k][j])
    g[i][j]=g[i][k]+g[k][j];
     
    cout<<g[1][n]<<endl;
    cout<<1;
    for(int i=2;i<=n;++i)
    if(g[1][i]+g[i][n]==g[1][n])
    cout<<" "<<i;
    cout<<endl; 
    
    //system("pause");
    return 0;

    } 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/noip/archive/2012/10/20/2732724.html

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。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。
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