输入输出zoj1053/poj1122-FDNY to the Rescue!

文章包含程序员笑话,探讨了技术思维的变通性和特判的重要性,并通过实例代码演示了求解最短路径的问题。同时,文章引用了一段关于青春奋斗的励志语录,融合了技术和生活感悟。

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文章结束给大家来个程序员笑话:[M]

    http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=53

    http://poj.org/problem?id=1122

    整体来说,仍然是Dijkstra的模版题,但是还是有很大变通,又锤炼了思维,不至于思维当初就固化了;

    而且须要特判;

    题意为:输入case组数据(zoj有 , poj没有 ,然后再输入一个N,代表有N条路,然后就是N * N 的矩阵图,代表各段路之间的距离,当为-1时,代表此路不通;然后输出END代表末了(本来按照模版是起始点,但是由于后面还要输入多组数据作为起点),接着输入多组start;

    须要求得就是最短路径和记录路径;

    但是输出时有要求:

    按照最短路径从小到大排序,然后分离输出起始点(即start点 ),终点(end),最短路,输出路径。

    每日一道理
青春,有嬉笑声与哭泣声夹杂的年华,青春的少年是蓝天中翱翔的幼鹰,虽然没有完全长大,有些稚气,有些懵懂,脱不开父母的双手却极力想去找寻属于自己的一片天空,为的是一时的激情,为的是一种独自翱翔的感觉!
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<string>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std ;


const int INF = 1000000 ;
const int maxn = 20 ;
int n ;
int edge[ maxn ][ maxn ] ;
int S[ maxn ] ;
int dist[ maxn ] ;
int path[ maxn ] ;
int end;
 /*typedef struct Fire 
 {
   int street[MAX], len, start, E;
   bool operator < (const Fire &other) const 
   {
     return len < other.len;
   }
 }Fire;
 Fire fire[MAX];*/
 struct Fire
 {
		int street[ maxn] , len ,start , E ;
		bool operator < ( const Fire other )const 
		{
			return len < other.len ;
		}
}fire[ maxn ];

int cmp( const void  *x , const void  *y )
{
	return *(int *)x < *(int *)y ;
}
void Dijkstra( int v0 , Fire &su)
{
	int i , j , k ;
	for( i = 1 ; i <= n ; i++ )
	{
		dist[ i ] = edge[ v0 ][ i ] ;
		S[ i ] = 0 ; 
		if( i != v0 && dist[ i ] < INF )
			path[ i ] = v0 ;
		else
			path[ i ] =  -1 ;
	}
	S[ v0 ] = 1 ;
	dist[ v0 ] = 0 ;
	path[ v0 ] = -1 ;
	for( i = 1 ; i <= n - 1 ; i++ )
	{
		 int MIN = INF , u = v0 ;
		 for( j = 1 ; j <= n ; j++ )
		 {
				if( !S[ j ] && dist[ j ] < MIN )
				{
					u = j ; 
					MIN = dist[ j ] ;
				}
		}
		S[ u ] = 1 ;
		for( k = 1 ; k <= n ; k++ )
		{
			if( !S[ k ]&& edge[ u ][ k ] < INF && dist[ u ] + edge[ u ][ k ] < dist[ k ] )
			{
					dist[ k ] = dist[ u ] + edge[ u ][ k ] ;
					path[ k ] = u ;
			}
		}
		if( u == end)
			break;
	}
	k = 0 ;
	su.street[ k ] = end ;
	int ho = path[ end ] ;
	while( ho != -1 )
	{
		su.street[ ++k ] = ho;
		ho = path[ ho ] ;
	}
	su.E = k ;
	su.len =  dist[ end ] ;
}
/*	  k = 0; 
   su.street[k] = end; 
   int ho = path[end];
   while (ho != -1) 
   {
     su.street[++k] = ho; 
	 ho = path[ho];
   }
   su.E = k;
   su.len = dist[end];	
}*/
int main()
{
	int i , j  ;
	int Case ;
	scanf( "%d" , &Case );
	while( Case-- )
	{
		scanf( "%d" , &n ) ;
		memset( edge , 0 , sizeof( edge ) ) ;
		for( i = 1 ; i <= n ; i++ )
		{
			for( j = 1 ; j <= n ; j++ )
			{
				scanf( "%d" , &edge[ i ][ j ] ) ;
				if( edge[ i ][ j ] == -1 )
					edge[ i ][ j ] = INF ;
			}
		}
		scanf( "%d" , &end ) ;
		  printf("Org\tDest\tTime\tPath\n");
		int cnt = 0 , start ;
		while( ~scanf( "%d" , &start ) )
		{
			fire[ cnt ].start = start ;
			Dijkstra(start,fire[cnt]);
			cnt++ ; 
		}
		sort( fire ,fire + cnt ) ;
		for( i = 0  ; i < cnt ; i++ )
		{
			printf( "%d\t%d\t%d\t" , fire[ i ].start ,end , fire[ i ].len  ) ;
			for( j = fire[ i ].E ; j > 0 ; --j )
			{
				printf( "%d\t" , fire[ i ].street[ j ] ) ;
			}
			printf( "%d\n" , fire[ i ].street[ 0 ] ) ;
		}
	}
	return 0 ;
}

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录: 这年头的互联网真是娱乐了中国,网民们从各种各样的“门”里钻来钻去,又有好多“哥”好多“帝”,值得大家品味不已……网络经典语录,关于IT与互联网,经典与您分享!

转载于:https://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/05/14/3078580.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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