UVA 10917 Walk Through the Forest 最短路 + DP

本文介绍了一种结合最短路径算法与动态规划解决特定图论问题的方法。通过Dijkstra算法找到图中所有顶点间的最短路径后,利用动态规划计算从指定起点出发到达另一点的不同路径数量。

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

求出最短路后,如果d[A]<d[B] 则B可以走向A

是个DAG。

//#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<sstream>
#include<cmath>
#include<climits>
#include<string>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#include<stack>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair<int,int> pii;
#define pb(a) push(a)
#define INF 0x1f1f1f1f
#define lson idx<<1,l,mid
#define rson idx<<1|1,mid+1,r
#define PI  3.1415926535898
template<class T> T min(const T& a,const T& b,const T& c) {
    return min(min(a,b),min(a,c));
}
template<class T> T max(const T& a,const T& b,const T& c) {
    return max(max(a,b),max(a,c));
}
void debug() {
#ifdef ONLINE_JUDGE
#else

    freopen("d:\\in1.txt","r",stdin);
    freopen("d:\\out1.txt","w",stdout);
#endif
}
int getch() {
    int ch;
    while((ch=getchar())!=EOF) {
        if(ch!=' '&&ch!='\n')return ch;
    }
    return EOF;
}

struct Edge
{
    int from,to,dist;
};
struct HeapNode
{
    int d,u;
    bool operator < (const HeapNode &ant ) const
    {
        return d>ant.d;
    }
};

const int maxn=1005;
int n;
vector<int> g[maxn];
vector<Edge> edge;

void InitGraph()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        g[i].clear();
    edge.clear();
}

void AddEdge(int u,int v,int w)
{
    Edge e=(Edge){u,v,w};
    edge.push_back(e);
    g[u].push_back(edge.size()-1);
}

int done[maxn];
int d[maxn];

void Dijksta(int s)
{
    priority_queue<HeapNode> q;
    q.push((HeapNode){0,s});
    for(int i=1;i<=n;i++)
        d[i]=INF;
    d[s]=0;
    memset(done,0,sizeof(done));
    while(!q.empty())
    {
        HeapNode x=q.top();q.pop();
        if(done[x.u])continue;
        done[x.u]=1;
        for(int i=0;i<g[x.u].size();i++)
        {
            Edge &e=edge[g[x.u][i]];
            if(d[e.to]>d[x.u]+e.dist)
            {
                d[e.to]=d[x.u]+e.dist;
                q.push((HeapNode){d[e.to],e.to});
            }
        }
    }
}

int dp[maxn];
int f(int u)
{
    if(u==2)return 1;
    if(dp[u]>=0)return dp[u];
    dp[u]=0;
    for(int i=0;i<g[u].size();i++)
    {
        int v=edge[g[u][i]].to;
        if(d[v]<d[u])
            dp[u]+=f(v);
    }
    return dp[u];
}
int DP()
{
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    return f(1);
}

int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
    {
        InitGraph();
        int m;
        scanf("%d",&m);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            int u,v,w;
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            AddEdge(u,v,w);
            AddEdge(v,u,w);
        }
        Dijksta(2);
        int res=DP();
        printf("%d\n",res);
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/BMan/p/3632899.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 单点定位是卫星导航技术的核心方法,通过接收卫星信号来确定接收器在地球上的位置。它主要涉及分析卫星发射的时间戳、伪距以及卫星轨道信息。MATLAB凭借其强大的数值计算和数据处理能力,可以用来编写程序实现单点定位。RINEX(Receiver Independent Exchange Format)观测文件是一种通用格式,用于存储各种接收机产生的观测数据,如伪距、载波相位和多普勒频移等,便于不同软件进行数据交换和处理。 在MATLAB中实现单点定位的程序通常包括以下步骤:首先,读取RINEX观测文件,解析卫星信号数据,包括处理文件头信息、识别有效观测时段以及提取卫星ID、伪距和时间戳等关键信息。其次,利用星历数据计算卫星在特定时间的位置。星历数据由卫星导航系统地面站提供,包含卫星的精确轨道参数。接下来,对原始伪距进行改正,考虑大气延迟、卫星钟偏和接收机钟偏等因素,这需要对大气折射率进行建模以及估计卫星和接收机的时钟误差。然后,基于改正后的伪距,利用三角定位原理计算接收机的位置,通常采用小二乘法或其他优化算法来获得佳解。后,将计算出的接收机位置与已知点坐标进行比较,评估定位精度,并以经纬度、海拔高度等形式输出结果。 在MATLAB程序single_point_position.m中,可以看到上述步骤的具体实现。代码可能包含RINEX文件解析函数、卫星轨道计算模块、伪距改正函数以及定位计算和输出部分。通过学习和理解该源码,不仅可以深入掌握单点定位原理,还能提升MATLAB编程和处理导航数据的能力。单点定位在实际应用中常用于初步定位或作为更复杂定位方法的基础,如差分定位和动态定位。它在科学研究、导航设备测试和大地测量等领域具有重要价值。通过不断优化这些程序,可以提高定位精度,满足实际需求。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c Verilog-A是一种高级硬件描述语言,广泛应用于模拟和混合信号电路设计。它具备强大的数学运算能力,能够精确地描述电路的行为和特性。在“用Verilog-A编写的电路模块示例”压缩包中,包含了多种重要的电子电路元件模型,例如PLL(锁相环)、resistor(电阻)、bjt(双极型晶体管)、opamp(运算放大器)、psfet(P沟道金属氧化物半导体场效应晶体管)、deadband(死区)以及sinewave(正弦波)生成器。以下是对这些模块的详细说明。 PLL(锁相环):PLL是数字通信系统中的关键部件,主要用于使接收端的时钟频率与发送端的信号频率同步。通过Verilog-A,可以精确描述PLL的各个组成部分,如压控振荡器(VCO)、分频器、鉴相器和低通滤波器。设计者能够利用Verilog-A精确控制PLL的动态特性,例如环路带宽和锁定时间等。 Resistor(电阻):在Verilog-A中,电阻模型定义了电流与电压之间的关系,遵循欧姆定律。设计者可以指定电阻的温度系数和其他非线性特性,从而更真实地模拟实际电路中的电阻行为。 BJT(双极型晶体管):BJT是模拟电路中的基础元件,具有电流控制电流的特性。在Verilog-A中,BJT模型需要描述基极、发射极和集电极之间的电流关系,以及BJT的放大系数和非线性特性。 Opamp(运算放大器):运算放大器是模拟电路设计的核心元件,常用于信号放大或构建反馈电路。在Verilog-A中,opamp模型包括输入失调电压、增益、共模抑制比等关键参数,以及理想化特性,如无限输入阻抗和零输出阻抗。 Psfet(P沟道金属氧化物半导体场效应晶体管):P沟道MOSFET是数字和模拟电路中的常见开关元件。Verilog-A模型需要描述其阈值电压、亚阈值
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