poj2387 Til the Cows Come Home(Dijkstra)

本文针对POJ 2387问题进行了解析,该问题是关于寻找从路标n到路标1的最短路径。通过分析问题特点,选择了适合大规模数据集的Dijkstra算法进行求解,并提供了详细的代码实现。

题目链接

http://poj.org/problem?id=2387

题意

有n个路标,编号1~n,输入路标编号及路标之间相隔的距离,求从路标n到路标1的最短路径(由于是无向图,所以也就是求从路标1到路标n的最短路径)。

思路

最短路径问题,由于结点数目最多可以有1000个,用Floyd算法应该会超时,而且做了之后发现输入会有相同的边,使用SPFA算法会麻烦一些,所以这里使用Dijkstra算法求解。

代码

 1 #include <algorithm>
 2 #include <iostream>
 3 #include <cstring>
 4 #include <cstdio>
 5 using namespace std;
 6 
 7 const int INF = 0x3f3f3f;
 8 const int N = 1000 + 10;
 9 int map[N][N];
10 int dist[N];
11 int visit[N];
12 int n, t;
13 
14 void dijkstra()
15 {
16     for (int i = 1; i <= n; i++)
17         dist[i] = map[1][i];
18     dist[1] = 0;
19     int min_dist, now = 1;
20     for (int i = 1; i <= n; i++)
21     {
22         visit[now] = 1;
23         min_dist = INF;
24         for (int j = 1; j <= n; j++)
25         {
26             if (!visit[j] && dist[j] < min_dist)
27             {
28                 min_dist = dist[j];
29                 now = j;
30             }
31         }
32         visit[now] = 1;
33         for (int j = 1; j <= n; j++)
34             dist[j] = min(dist[j], dist[now] + map[now][j]);
35     }
36     printf("%d\n", dist[n]);
37 }
38 
39 int main()
40 {
41     //freopen("poj2387.txt", "r", stdin);
42     scanf("%d%d", &t, &n);
43     memset(map, INF, sizeof(map));
44     int a, b, d;
45     for (int i = 0; i < t; i++)
46     {
47         scanf("%d%d%d", &a, &b, &d);
48         if(map[a][b] > d)    //对于相同的边,取权值最小的那条
49             map[a][b] = map[b][a] = d;
50     }
51     dijkstra();
52     return 0;
53 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sench/p/7977701.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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