最短路 hdu 3499 Flight

本文解析了HDU3499Flight题目中的最短路径算法实现,通过两次SPFA预处理得到从起点到各点及从终点到各点的最短路径,进而找出可将某条边权重减半后的最短路径。

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最短路 hdu 3499 Flight
//最短路 hdu 3499 Flight

//最短路
//题意:给出n个地点,m条有向带权边,给出起点和终点,可以把
//其中一条边的权值减少一半,求起点到终点的最短路

//思路:分别求起点到各个点的最短路 和 终点到各个点的最短路(要用反向边)
//当然,把最短路存放在dis数组里,正向为dis1,方向为dis2
//然后循环每条边,求出每一边起点的dis1和每一边终点的dis2 还有该边的权值的一半 的和
//记录最小值就是答案了

//注意:
//1、如果是用优先队列优化dijsktra时,要记住放入队列里的不仅仅是点的下标,
//   还要有起点到该点的dis,然后根据dis从小到大排序
//2、优先队列重载的是 小于号'<' 而不是 大于号 '>'
//3、如果反向边是用另一个结构体数组保存则邻接表加边时只需++tot一次
//4、存储边的三个数组要都为500005而不是100005
//5、ios::sync_with_stdio(false); 记住有这句存在的情况下不要用stdio里的输入输出
//在没有这句的函数里好像可以

#include <stdio.h>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <iostream>

using namespace std;

#define comein freopen("in.txt", "r", stdin);
#define N 100005
#define M 500005
#define eps 1e-5

int tot;
int head[2][N];
int start[M], end[M], price[M]; //存储边
__int64 dis1[N], dis2[N];
bool vis[N];

struct EDGE
{
    int to, next;
    int dis;
}edge[2][M];

//struct POINT
//{
//    int pos;
//    __int64 dis;
//    POINT(){}
//    POINT(int p, __int64 d)
//    {
//        this->pos = p;
//        this->dis = d;
//    }
//    bool operator < (const POINT &a)const
//    {
//        return this->dis > a.dis;
//    }
//};
//
//
//void dijsktra(int root, int st, __int64 *dis)
//{
//    memset(vis, false, sizeof(vis));  //优先队列优化
//    priority_queue<POINT> que;      //这里优先队列不仅要存下标,还要存dis,要不没按dis排序
//    dis[st] = 0;          //到某一点不一定是最短路,可能有多个点到达pos,然后把这些边排序下
//    int now = st;
//    while(1)
//    {
//        vis[now] = true;
//        for(int i = head[root][now]; i != -1; i = edge[root][i].next)
//        {
//            int to = edge[root][i].to;
//            if(vis[to] == false && (dis[to] == -1 || dis[to] > edge[root][i].dis + dis[now]))
//            {
//                dis[to] = dis[now] + edge[root][i].dis;
//                que.push(POINT(to, dis[to]));
//            }
//        }
//        int tmp_pos = now;
//        while(!que.empty())
//        {
//            POINT tmp = que.top();
//            que.pop();
//            if(vis[tmp.pos] == false)
//            {
//                now = tmp.pos;
//                break;
//            }
//        }
//        if(tmp_pos == now)
//            break;
//    }
//}

void add_edge(int from, int to, int d, int edgeCnt)
{
    edge[0][++tot].to = to;     //这里tot前要++,下面就不要了,因为这是二维的
    edge[0][tot].dis = d;
    edge[0][tot].next = head[0][from];
    head[0][from] = tot;

    edge[1][tot].to = from;         //建逆邻接表
    edge[1][tot].dis = d;
    edge[1][tot].next = head[1][to];
    head[1][to] = tot;

    start[edgeCnt] = from;      //存储边
    end[edgeCnt] = to;
    price[edgeCnt] = d;
}
void spfa(int root, int st, __int64 *dis) //root标记是求正向还是反向的
{
    memset(vis, false ,sizeof(vis));
    queue<int> que;

    que.push(st);
    vis[st] = true; //标志是否入队了
    dis[st] = 0;
    while(!que.empty())
    {
        int now = que.front();
        que.pop();
        for(int i = head[root][now]; i != -1; i = edge[root][i].next)
        {
            int to = edge[root][i].to;
            int d = edge[root][i].dis;
            if( dis[to] == -1 || dis[to] - d > dis[now])
            {
                dis[to] = d + dis[now];
                if(vis[to] == false )
                {
                    que.push(to);
                    vis[to] = true;
                }

            }
        }
        vis[now] = false;       //出队的点要重新标记为false
    }
}


int main()
{
    comein
    //后面不能用puts("-1"),为了找到这个错误,花了我一天多的时间
    ios::sync_with_stdio(false);//不过本来是用spfa的,以为这算法不行,就第一次用优先队列
    int n_city, n_flight;       //优化了dijsktra,发现推进队列的能仅仅是点的下标,还要有dis
    while(cin >> n_city >> n_flight)    //才能根据dis来排序
    {
        tot = 0;
        map<string, int> mp;
        memset(head, -1, sizeof(head));
        int cnt = 0, d;

        string from, to;
        for(int i = 0; i < n_flight; ++i)
        {
            cin >> from >> to >> d;
            if(mp[from] == 0) mp[from] = ++cnt;
            if(mp[to] == 0) mp[to] = ++cnt;

            add_edge(mp[from], mp[to], d, i);
        }
        cin >> from >> to;

        if(mp[from] == 0 || mp[to] == 0)
            cout << -1 << endl;
        else
        {
            int st = mp[from], ed = mp[to];
            memset(dis1, -1, sizeof(dis1));
            spfa(0, st, dis1);    //正向找st到各点的最短路
//            dijsktra(0, st, dis1);
            if(dis1[ed] == -1)   //不可到达
                cout << -1 << endl;
            else
            {
                __int64 ans = (__int64)1<<60;
                memset(dis2, -1, sizeof(dis2));
                spfa(1, ed, dis2);    //反向找ed到各点的最短路
//                dijsktra(1, ed, dis2);

                for(int i = 0; i < n_flight; ++i)
                    ans = min(ans, dis1[start[i]] + dis2[end[i]] + price[i]/2);

                cout << ans << endl;
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gabo/archive/2012/07/28/2613092.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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