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本文探讨了在解决最短路径问题时遇到Dijkstra算法超时问题的原因,并通过引用SPFA算法提供了有效的解决方案。通过实例代码对比分析,详细解释了两种算法在实现过程中的差异及性能表现。

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这道题就是在求最短路,而且是单源最短路吗,所以我先想到了dijkstra算法,结果TLE了,

dijkstra的代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define INF 200000005
#define MAXD 20005
int u, v, w, S, T, n, m, N;
int d[MAXD][MAXD], f[MAXD];
bool vis[MAXD];

int min( int a, int b)
{
return a < b ? a : b;
}

void init()
{
for( int i = 0; i < n; i ++)
f[i] = ( i == S ? 0 : INF );
memset( vis, false, sizeof vis);
for( int i = 0; i < n; i ++)
for( int j = 0; j < n; j ++)
{
if( i == j) d[i][j] = 0;
else d[i][j] = INF;
}
for( int i = 0; i < m; i ++)
{
scanf( "%d%d%d", &u, &v, &w);
d[u][v] = d[v][u] = w;
}
}

void dijkstra()
{
for( int i = 0; i < n; i ++)
{
int x, tt = INF;
for( int y = 0; y < n; y ++)
if( !vis[y] && f[y] <= tt)
tt = f[ x = y];
vis[x] = true;
for( int y = 0; y < n; y ++) {
f[y] = min( f[y], f[x] + d[x][y]);
}
}
}

int main()
{
scanf( "%d", &N);
for( int cas = 1; cas <= N; cas ++)
{
scanf( "%d%d%d%d", &n, &m, &S, &T);
init();
dijkstra();
if( f[T] >= INF) printf( "Case #%d: unreachable\n", cas);
else
printf( "Case #%d: %d\n", cas, f[T]);
}
return 0;
}

下面参考了staginner的SPFA:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXD 100005
#define INF 200000005

int N, n, m, S, T, e, a, b, c, cas;
int first[MAXD], next[MAXD], v[MAXD], w[MAXD], d[MAXD], q[MAXD];
bool inq[MAXD];

void input( int a, int b, int c)
{
v[e] = b;
w[e] = c;
next[e] = first[a];
first[a] = e;
e ++;
}

void init()
{
scanf( "%d%d%d%d", &n, &m, &S, &T);
memset( first, -1, sizeof first);
e = 0;
for( int i = 0; i < m; i ++)
{
scanf( "%d%d%d", &a, &b, &c);
input( a, b, c);
input( b, a, c);
}
}

void SPFA()
{
int front, rear, u;
front = rear = 0;
for( int i = 0; i < n; i ++)
d[i] = ( i == S ? 0 : INF);
q[rear ++] = S;
while( front != rear)
{
u = q[front ++];
if( front == n) front = 0;
inq[u] = false;
for( int i = first[u]; i != -1; i = next[i])
if( d[u] + w[i] < d[v[i]])
{
d[ v[i] ] = d[u] + w[i];
if( !inq[ v[i] ])
{
q[rear ++] = v[i];
if( rear == n) rear = 0;
inq[ v[i]] = true;
}
}
}
if( d[T] == INF)
printf( "Case #%d: unreachable\n", cas);
else
printf( "Case #%d: %d\n", cas, d[T]);
}

int main()
{
scanf( "%d", &N);
for( cas = 1; cas <= N; cas ++)
{
init();
SPFA();
}
return 0;
}



 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Yu2012/archive/2011/11/29/2268442.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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