1132: 零起点学算法39——多组测试数据(a+b)

本文介绍了一个简单的算法题目,通过计算多组测试数据中的a+b来演示如何处理多个输入案例,并即时输出结果。重点介绍了使用C语言进行编程实现的方法,包括如何利用scanf函数读取多组数据直至遇到文件结束符EOF。

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1132: 零起点学算法39——多组测试数据(a+b)

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Description

计算a+b.很多的题目测试数据会有很多组的,一般我们的在线系统没写具体要求的时候,输入是以EOF为结束的。这题的基本框架如下:



int main()
{
int a,b;
while(scanf("%d%d",&a,&b)!=EOF) //特别注意这行的写法
{
...//求和
...//输出
} return 0;
}



scanf函数是有返回值的,如果从键盘上成功读入一个数,那么返回值就是1,如果成功读入2个,则返回2。如果处理到文件末尾,则返回EOF 
特别注意:题目的要求实际上是指每组数据输入结束后,马上输出这组的结果,而不是等所有数据输完后才输出结果

 

Input

输入为多组测试数据。每组一行,每行输入2个整数a和b 

 

Output

对于每组测试数据,输出一行,输出a+b的值,直到文件末尾 

 

Sample Input

 
1 1
2 2
3 3

 

Sample Output

2
4
6

 

HINT

 

long long can help you

 

Source

 
1 #include<stdio.h>
2 int main(){
3     int a,b;
4     while(scanf("%d%d",&a,&b)!=EOF){
5         printf("%d\n",a+b);
6     }
7     return 0;
8 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dddddd/p/6680419.html

### 使用队列实现Dijkstra算法 Dijkstra算法是一种用于计算单源最短路径的经典算法,其核心思想是通过维护一个优先级队列来逐步扩展距离起点最近的节点[^2]。为了更高效地处理大规模图结构中的最短路径问题,可以利用最小堆(Min-Heap)作为队列的一种形式来加速选取当前未访问节点中具有最小临时距离的那个节点。 以下是基于队列实现Dijkstra算法的核心逻辑: #### 队列的作用 在标准的Dijkstra算法中,通常会使用一个数组记录从起始节点到其他各节点的距离,并不断更新这些距离值直到找到最优解。如果采用普通的线性扫描方式寻找下一个要扩展的节点,则时间复杂度较高;而引入优先队列后能够显著降低这一操作的时间开销。具体来说,在每次迭代过程中只需要弹出队首元素即可获得当前剩余待探索顶点集中离原点最近的一个[^1]。 #### Python代码示例 下面提供了一个完整的Python版本Dijkstra算法实现,其中采用了`heapq`模块构建最小堆以充当所需的优先队列功能: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float(&#39;inf&#39;) for node in graph} # 初始化所有节点的距离为无穷大 distances[start] = 0 # 起点到自身的距离设为零 priority_queue = [(0, start)] # 创建一个小根堆并加入初始状态 (distance, node) while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) # 取出堆顶元素 # 如果已经找到了更优路径则跳过本次循环 if current_distance > distances[current_node]: continue # 更新相邻节点的距离信息 for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight # 当发现新的较短路径时进行替换 if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance # 将新发现的状态推入堆中等待后续处理 heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances # 测试数据 graph = { &#39;A&#39;: {&#39;B&#39;: 1, &#39;C&#39;: 4}, &#39;B&#39;: {&#39;A&#39;: 1, &#39;C&#39;: 2, &#39;D&#39;: 5}, &#39;C&#39;: {&#39;A&#39;: 4, &#39;B&#39;: 2, &#39;D&#39;: 1}, &#39;D&#39;: {&#39;B&#39;: 5, &#39;C&#39;: 1} } print(dijkstra(graph, &#39;A&#39;)) ``` 上述程序展示了如何借助于`heapq`库完成高效的Dijkstra搜索过程。这里的关键在于每当遇到某个可能构成更佳候选方案的情况时都会立即将之存放到堆里以便稍后再做进一步考察。 ### 总结 该方法不仅保留了传统Dijkstra算法的优点——即总能找到全局意义上的最佳解决方案,而且由于巧妙运用到了二叉树性质的数据结构从而极大地提升了整体性能表现。
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