SPFA/Dijkstra POJ 3159 Candies

本文探讨了如何使用Dijkstra算法和SPFA算法解决POJ 3159问题,通过比较两种算法在实现上的差异,特别是优先队列优化与栈的应用,阐述了在解决此类问题时的选择和优化策略。

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题意:n个人发糖果,B 比 A 多 C的糖果,问最后第n个人比第一个人多多少的糖果

分析:最短路,Dijkstra 优先队列优化可过,SPFA竟然要用栈,队列超时!

 

代码:

/************************************************
* Author        :Running_Time
* Created Time  :2015-9-1 19:18:52
* File Name     :POJ_3159.cpp
 ************************************************/

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <deque>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <bitset>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;

#define lson l, mid, rt << 1
#define rson mid + 1, r, rt << 1 | 1
typedef long long ll;
const int N = 3e4 + 10;
const int E = 150000 + 10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MOD = 1e9 + 7;
struct Edge {
    int v, w, nex;
    Edge (int _v = 0, int _w = 0) : v (_v), w (_w) {}
    bool operator < (const Edge &r) const {
        return w > r.w;
    }
}edge[E];
int d[N];
int head[N];
int vis[N];
int cnt[N];
int n, m, e;

void init(void) {
    memset (head, -1, sizeof (head));
    e = 0;
}

void Dijkstra(int s)    {
    memset (vis, false, sizeof (vis));
    for (int i=1; i<=n; ++i)    d[i] = INF;
    d[s] = 0;
    priority_queue<Edge> Q;  Q.push (Edge (s, 0));
    while (!Q.empty ()) {
        int u = Q.top ().v; Q.pop ();
        if (vis[u]) continue;
        vis[u] = true;
        for (int i=head[u]; ~i; i=edge[i].nex)  {
            int v = edge[i].v, w = edge[i].w;
            if (!vis[v] && d[v] > d[u] + w) {
                d[v] = d[u] + w;    Q.push (Edge (v, d[v]));
            }
        }
    }
}

void SPFA(int s)    {
    memset (vis, false, sizeof (vis));
    memset (d, INF, sizeof (d));
    d[s] = 0; vis[s] = true;
    stack<int> S;   S.push (s);
    while (!S.empty ()) {
        int u = S.top (); S.pop ();
        vis[u] = false;
        for (int i=head[u]; ~i; i=edge[i].nex)  {
            int v = edge[i].v, w = edge[i].w;
            if (d[v] > d[u] + w)    {
                d[v] = d[u] + w;
                if (!vis[v])    {
                    vis[v] = true;  S.push (v);
                }
            }
        }
    }
}

void add_edge(int u, int v, int w)  {
    edge[e].v = v, edge[e].w = w;
    edge[e].nex = head[u];  head[u] = e++;
}

int main(void)    {
    while (scanf ("%d%d", &n, &m) == 2) {
        init ();
        for (int u, v, w, i=1; i<=m; ++i)   {
            scanf ("%d%d%d", &u, &v, &w);
            add_edge (u, v, w);
        }
        //Dijkstra (1);
        SPFA (1);
        printf ("%d\n", d[n]);
    }

    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Running-Time/p/4776758.html

JFM7VX690T型SRAM型现场可编程门阵列技术手册主要介绍的是上海复旦微电子集团股份有限公司(简称复旦微电子)生产的高性能FPGA产品JFM7VX690T。该产品属于JFM7系列,具有现场可编程特性,集成了功能强大且可以灵活配置组合的可编程资源,适用于实现多种功能,如输入输出接口、通用数字逻辑、存储器、数字信号处理和时钟管理等。JFM7VX690T型FPGA适用于复杂、高速的数字逻辑电路,广泛应用于通讯、信息处理、工业控制、数据中心、仪表测量、医疗仪器、人工智能、自动驾驶等领域。 产品特点包括: 1. 可配置逻辑资源(CLB),使用LUT6结构。 2. 包含CLB模块,可用于实现常规数字逻辑和分布式RAM。 3. 含有I/O、BlockRAM、DSP、MMCM、GTH等可编程模块。 4. 提供不同的封装规格和工作温度范围的产品,便于满足不同的使用环境。 JFM7VX690T产品系列中,有多种型号可供选择。例如: - JFM7VX690T80采用FCBGA1927封装,尺寸为45x45mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T80-AS同样采用FCBGA1927封装,但工作温度范围更广,为-55°C到+125°C,同样使用锡银焊球。 - JFM7VX690T80-N采用FCBGA1927封装和铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T80-AS相同。 - JFM7VX690T36的封装规格为FCBGA1761,尺寸为42.5x42.5mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T36-AS使用锡银焊球,工作温度范围为-55°C到+125°C。 - JFM7VX690T36-N使用铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T36-AS相同。 技术手册中还包含了一系列详细的技术参数,包括极限参数、推荐工作条件、电特性参数、ESD等级、MSL等级、重量等。在产品参数章节中,还特别强调了封装类型,包括外形图和尺寸、引出端定义等。引出端定义是指对FPGA芯片上的各个引脚的功能和接线规则进行说明,这对于FPGA的正确应用和电路设计至关重要。 应用指南章节涉及了FPGA在不同应用场景下的推荐使用方法。其中差异说明部分可能涉及产品之间的性能差异;关键性能对比可能包括功耗与速度对比、上电浪涌电流测试情况说明、GTH Channel Loss性能差异说明、GTH电源性能差异说明等。此外,手册可能还提供了其他推荐应用方案,例如不使用的BANK接法推荐、CCLK信号PCB布线推荐、JTAG级联PCB布线推荐、系统工作的复位方案推荐等,这些内容对于提高系统性能和稳定性有着重要作用。 焊接及注意事项章节则针对产品的焊接过程提供了指导,强调焊接过程中的注意事项,以确保产品在组装过程中的稳定性和可靠性。手册还明确指出,未经复旦微电子的许可,不得翻印或者复制全部或部分本资料的内容,且不承担采购方选择与使用本文描述的产品和服务的责任。 上海复旦微电子集团股份有限公司拥有相关的商标和知识产权。该公司在中国发布的技术手册,版权为上海复旦微电子集团股份有限公司所有,未经许可不得进行复制或传播。 技术手册提供了上海复旦微电子集团股份有限公司销售及服务网点的信息,方便用户在需要时能够联系到相应的服务机构,获取最新信息和必要的支持。同时,用户可以访问复旦微电子的官方网站(***以获取更多产品信息和公司动态。
### SPFADijkstra 算法的空间复杂度对比 对于空间复杂度而言,两种算法都依赖于存储图结构的方式以及辅助数据结构的需求。 #### 图表示方法的影响 当使用邻接表来表示图时,所需的空间主要取决于边的数量 \( E \),即需要 \( O(E) \)[^1] 的额外空间用于保存所有的边信息。这种情况下,无论是采用SPFA还是Dijkstra算法,这部分占用基本相同。 #### 辅助数组需求 - **SPFA** 需要维护三个主要的数据结构:队列、距离数组 `dist[]` 及前驱节点数组 `fa[]` 。其中, - 距离数组 `dist[]` :记录起点到各点的最短路径长度,大小为 \( n \),因此占据 \( O(n) \) 的空间; - 前驱节点数组 `fa[]` :同样规模为 \( n \),也需 \( O(n) \) 的空间; - 队列用来管理待处理结点,理论上最大可能达到所有顶点数目 \( n \),所以也是 \( O(n) \);综上所述,总的空间消耗大约为 \( O(n + m)\)[^3]。 - **Dijkstra** 同样地,也需要类似的两个核心数组: - 距离数组 `dis[]` ,其作用同SPFA中的 `dist[]` ,占 \( O(n) \) 空间; - 访问标记位数组 `vis[]` 或者优先级队列(如果实现最小堆),这会带来不同的影响。如果是简单的布尔型访问标志,则只需 \( O(n) \) 空间;而若是基于二叉堆等高效结构实现的优先队列,则可能会增加至 \( O((n+m)\log{n})\) 左右[^4]。 综合来看,在不考虑具体实现细节的情况下,两者的基础空间复杂度大致相仿,均为 \( O(n + m) \)。然而,实际应用中由于各自采用了不同类型的辅助工具(比如SPFA用的是FIFO队列,而Dijkstra可能是更复杂的优先队列),最终的实际内存开销可能存在差异。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): dist = {node: float('inf') for node in graph} dist[start] = 0 pq = [(0, start)] while pq: current_distance, u = heapq.heappop(pq) if current_distance > dist[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): distance = current_distance + weight if distance < dist[v]: dist[v] = distance heapq.heappush(pq, (distance, v)) return dist ```
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