BZOJ1001 [Beijing2006]狼抓兔子

本文介绍了一种解决平面图中寻找最短路径的方法,通过将平面图转换为对偶图,再利用优先队列实现的Dijkstra算法求解最短路径。文章详细展示了代码实现过程,包括节点和边的定义、图的构建以及最短路径算法的运行。

平面图转对偶图

然后在对偶图上跑最短路即可

平面图就是指能画在二维平面上,每条边不相交的图

转对偶图

是指平面图上每一个封闭的空白区域为点

边连接的两个空白区域为新边

对于本题要稍微改一下

如图

972515-20181122195006786-911008136.jpg

酷似17年NOIP提高组初赛题

如果对偶图的点不好用数学公式确定

可以直接给他标号啊

详见代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct edge
{
    int v, w, ne;
} a[6000010];

int n, m, tot, tmp, id[1010][1010][2], src, dest, x;
int h[2000010], d[2000010];
bool v[2000010];

void add(int x, int y, int z)
{
    a[++tmp] = (edge){y, z, h[x]};
    h[x] = tmp;
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 1; i < n; i++)
        for (int j = 1; j < m; j++)
            id[i][j][0] = ++tot, id[i][j][1] = ++tot;
    src = ++tot, dest = ++tot;
    for (int i = 1; i < n; i++)
        id[i][0][1] = src, id[i][m][0] = dest;
    for (int i = 1; i < m; i++)
        id[0][i][0] = dest, id[n][i][1] = src;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j < m; j++)
            scanf("%d", &x), add(id[i - 1][j][0], id[i][j][1], x), add(id[i][j][1], id[i - 1][j][0], x);
    for (int i = 1; i < n; i++)
        for (int j = 1; j <= m; j++)
            scanf("%d", &x), add(id[i][j - 1][1], id[i][j][0], x), add(id[i][j][0], id[i][j - 1][1], x);
    for (int i = 1; i < n; i++)
        for (int j = 1; j < m; j++)
            scanf("%d", &x), add(id[i][j][0], id[i][j][1], x), add(id[i][j][1], id[i][j][0], x);
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > q;
    memset(d, 0x3f, sizeof(d)); d[src] = 0;
    q.push(make_pair(0, src));
    while (!q.empty())
    {
        int x = q.top().second; q.pop();
        if (v[x] == true) continue;
        v[x] = true;
        for (int i = h[x]; i != 0; i = a[i].ne)
        {
            if (v[a[i].v] == false && d[x] + a[i].w < d[a[i].v])
            {
                d[a[i].v] = d[x] + a[i].w;
                q.push(make_pair(d[a[i].v], a[i].v));
            }
        }
    }
    printf("%d\n", d[dest]);
    return 0;
}

还能用最大流最小割做

不写了太懒了QAQ

转载于:https://www.cnblogs.com/oier/p/10003492.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。
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