hdu3790 最短路径问题(spfa)

本文介绍了一种解决带权无向图中从起点到终点最短路径问题的方法,通过SPFA算法寻找路径最短且花费最小的解决方案。适用于节点和边数量较大的情况。

最短路径问题

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 33536    Accepted Submission(s): 9835


Problem Description
给你n个点,m条无向边,每条边都有长度d和花费p,给你起点s终点t,要求输出起点到终点的最短距离及其花费,如果最短距离有多条路线,则输出花费最少的。
 
Input
输入n,m,点的编号是1~n,然后是m行,每行4个数 a,b,d,p,表示a和b之间有一条边,且其长度为d,花费为p。最后一行是两个数 s,t;起点s,终点。n和m为0时输入结束。
(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t)
 
Output
输出 一行有两个数, 最短距离及其花费。
 
Sample Input
3 2
1 2 5 6
2 3 4 5
1 3
0 0
Sample Output
9 11
 
分析:水题。用spfa,当两条路相等的时候选择花费最少的路即可。
 
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define INF 999999999
using namespace std;
struct Node{
    int s,t,c,q;
}edge[200000];
int N,M;
int next1[200000],head[2000];
int d[2000],vis[2000],cost[2000];
int S,T,cnt;

void spfa()
{
    for(int i=0;i<=N;i++)
    {vis[i]=0;d[i]=INF;cost[i]=INF;}
    vis[S]=1;d[S]=0;cost[S]=0;
    queue<int> q;
    q.push(S);
    while(!q.empty())
    {
        int v=q.front();
        q.pop();vis[v]=0;
        int k=head[v];
        while(k!=-1)
        {
            int b=edge[k].t;
            if(d[b]>d[v]+edge[k].c)
            {
                cost[b]=cost[v]+edge[k].q;
                d[b]=d[v]+edge[k].c;
                if(!vis[b])
                {
                    vis[b]=1;
                    q.push(b);
                }
            }
            else if(d[b]==d[v]+edge[k].c&&cost[b]>cost[v]+edge[k].q)
            {
                cost[b]=cost[v]+edge[k].q;
                if(!vis[b])
                {
                    vis[b]=1;
                    q.push(b);
                }
            }
            k=next1[k];
        }
    }
    
}

void Add(int a,int b,int c,int q)
{
    edge[cnt].s=a;edge[cnt].t=b;
    edge[cnt].c=c;edge[cnt].q=q;
    next1[cnt]=head[edge[cnt].s];
    head[edge[cnt].s]=cnt;
    cnt++;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&N,&M)!=-1)
    {
        if(!N&&!M) break;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        cnt=1;
        for(int i=1;i<=M;i++)
        {
            int a,b,c,q;
            scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&q);
            Add(a,b,c,q);
            Add(b,a,c,q);
        }
        scanf("%d%d",&S,&T);
        spfa();
        printf("%d %d\n",d[T],cost[T]);
    }
    return 0;
}
View Code

 

 
 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/ACRykl/p/9103805.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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