bellman ford优先队列优化简介模板

本文详细介绍了使用C++实现Dijkstra算法的过程,包括代码实现和应用实例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<utility>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
#define INF 1000000000
int d[20005];
int n,m,a,b,c;
int u[200005];
int v[200005];
int l[200005];
int nxt[200005]; // next[e] 记录e的下一条边的标号
int first[20005]; // first[u] 是u的"第一条" 边的编号
int vis[20005];
int min(int a,int b){
return a<b?a:b;
}
int main(){
cin>>n>>m;
for(int i=0;i<=n;i++)
first[i]=-1;
for(int i=1;i<=m;i++){
scanf("%d%d%d",&u[i],&v[i],&l[i]);
nxt[i]=first[u[i]];
first[u[i]]=i;
}
for(int i=1;i<=n;i++)
d[i]=(i==1?0:INF);
memset(vis, 0, sizeof(vis));
queue<int> q;
q.push(1);
while(!q.empty()){
int x=q.front();
q.pop();
vis[x]=0;
for(int e=first[x];e!=-1;e=nxt[e]){
if(d[v[e]]>d[x]+l[e]){
d[v[e]]=d[x]+l[e];
if(!vis[v[e]]){
vis[v[e]]=1;
q.push(v[e]);

}
}
}
}
for(int i=1;i<=n;i++)
cout<<d[i]<<endl;
return 0;

}

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1 5 10
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2 5 7
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转载于:https://www.cnblogs.com/13224ACMer/p/4633291.html

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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