UVA10816 Travel in Desert

本文介绍了一种结合最短路径与最小生成树算法的创新方法,用于解决特定类型的路径寻找问题。通过二分查找最高温度并利用最短路径算法确保路径连通性,再使用最小生成树算法找到使起点与终点连通所需的最低温度,最后在限定温度下运行最短路径算法获取最优路径。

传送门

求出一条st的路径,使得这条路径上经过最高温度最小的前提下,总长度最短。

什么最大值最小很容易想到二分...就每次枚举最高温度然后在这个温度下跑最短路看是否连通。

但是这道题也可以用最小生成树的算法来做qwq

想要温度尽量小,就以温度为关键字,跑一遍最小生成树,就得到了使s,t连通所需要的最小的最高温度。

(注意,这里最小生成树的结束条件是fa(s)==fa(t) )

然后在所有温度不高于这个最高温度的边中跑最短路即可。


 

话说这题有多组数据啊...

 发现

while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)

 可以写成

while(~scanf("%d%d",&n,&m))

 

代码如下

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#define MogeKo qwq
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn = 2e6+10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int n,m,s,t,cnt,num;
int fa[maxn],pre[maxn],a[maxn];
int head[maxn],to[maxn],nxt[maxn];
double hot,dis[maxn],val[maxn];
bool vis[maxn];

struct edge {
    int u,v;
    double tem,len;
    bool operator < (const edge & N)const {
        return tem < N.tem;
    }
} e[maxn];

void add(int x,int y,double z) {
    to[++cnt] = y;
    nxt[cnt] = head[x];
    head[x] = cnt;
    val[cnt] = z;
}

int getfa(int x) {
    if(fa[x] == x)return x;
    return fa[x] = getfa(fa[x]);
}

void init() {
    cnt = num = 0;
    memset(head,0,sizeof(head));
    memset(nxt,0,sizeof(nxt));
    memset(pre,0,sizeof(pre));
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        fa[i] = i;
        dis[i] = INF;
    }
    sort(e+1,e+m+1);
}

void kruskal() {
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
        int x = getfa(e[i].u);
        int y = getfa(e[i].v);
        if(x == y)continue;
        fa[x] = y;
        if(getfa(s) == getfa(t)) {
            hot = e[i].tem;
            break;
        }
    }
}

void addedge() {
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
        if(e[i].tem > hot) break;
        add(e[i].u,e[i].v,e[i].len);
        add(e[i].v,e[i].u,e[i].len);
    }
}

void dijkstra(int s) {
    priority_queue < pair<double,int>, vector< pair<double,int> >,greater< pair<double,int> > > q;
    dis[s] = 0;
    q.push(make_pair(0,s));
    while(!q.empty()) {
        int u = q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[u]) continue;
        vis[u] = true;
        for(int i = head[u]; i; i = nxt[i]) {
            int v = to[i];
            if(dis[u]+val[i] < dis[v]) {
                dis[v] = dis[u]+val[i];
                pre[v] = u;
                q.push(make_pair(dis[v],v));
            }
        }
    }
    for(int i = t; i ; i = pre[i])
        a[++num] = i;
}

int main() {
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)) {
        scanf("%d%d",&s,&t);
        for(int i = 1; i <= m; i++)
            scanf("%d%d%lf%lf",&e[i].u,&e[i].v,&e[i].tem,&e[i].len);
        init();
        kruskal();
        addedge();
        dijkstra(s);
        for(int i = num; i > 1; i--)
            printf("%d ",a[i]);
        printf("%d\n",a[1]);
        printf("%.1lf %.1lf\n",dis[t],hot);
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/mogeko/p/10993067.html

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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