POJ - 1847 Tram(dijkstra)

本文介绍了一个使用Dijkstra算法解决特定场景下寻找最短路径的问题。在一个有向图中,每条边代表一个开关状态,目标是从起点到终点经过最少的开关变化。通过构建图模型并应用Dijkstra算法,可以有效地计算出最小开关更改次数。

题意:有向图有N个点,当电车进入交叉口(某点)时,它只能在开关指向的方向离开。 如果驾驶员想要采取其他方式,他/她必须手动更换开关。当驾驶员从路口A驶向路口B时,他/她尝试选择将他/她不得不手动更换开关的次数最小化的路线。

编写一个程序,该程序将计算从交点A到交点B所需的最小开关更改次数。第i个交点处的开关最初指向列出的第一个交点的方向。

分析:对于某点i,去往其直接可到达的点列表中的第一个点时不需要更换开关,等价于边长为0;而其他的点需要更换开关,等价于边长为1。dijkstra裸题。

#include<cstdio>
#include<map>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int MAXN = 100 + 10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Edge{
    int from, to, dist;
    Edge(int f, int t, int d):from(f), to(t), dist(d){}
};
struct HeapNode{
    int d, u;
    HeapNode(int dd, int uu):d(dd), u(uu){}
    bool operator < (const HeapNode&rhs)const{
        return d > rhs.d;
    }
};
struct Dijkstra{
    int n, m;
    vector<int> G[MAXN];
    vector<Edge> edges;
    bool done[MAXN];
    int d[MAXN];
    int p[MAXN];
    void init(int n){
        this -> n = n;
        for(int i = 1; i <= n; ++i) G[i].clear();
        edges.clear();
    }
    void AddEdge(int from, int to, int dist){
        edges.push_back(Edge(from, to, dist));
        m = edges.size();
        G[from].push_back(m - 1);
    }
    void dijkstra(int s){
        priority_queue<HeapNode> q;
        for(int i = 1; i <= n; ++i) d[i] = INF;
        memset(done, false, sizeof done);
        d[s] = 0;
        q.push(HeapNode(0, s));
        while(!q.empty()){
            HeapNode top = q.top();
            q.pop();
            if(done[top.u]) continue;
            done[top.u] = true;
            int len = G[top.u].size();
            for(int i = 0; i < len; ++i){
                Edge e = edges[G[top.u][i]];
                if(d[top.u] + e.dist < d[e.to]){
                    d[e.to] = d[top.u] + e.dist;
                    p[e.to] = G[top.u][i];
                    q.push(HeapNode(d[e.to], e.to));
                }
            }
        }
    }
}dij;
int main(){
    int N, A, B;
    scanf("%d%d%d", &N, &A, &B);
    dij.init(N);
    for(int i = 1; i <= N; ++i){
        int k, x;
        scanf("%d", &k);
        for(int j = 0; j < k; ++j){
            scanf("%d", &x);
            if(j == 0) dij.AddEdge(i, x, 0);
            else dij.AddEdge(i, x, 1);
        }
    }
    dij.dijkstra(A);
    if(dij.d[B] == INF) printf("-1\n");
    else printf("%d\n", dij.d[B]);
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/tyty-Somnuspoppy/p/9084352.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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