hdu 2544 (Dijkstra/SPFA模板)

本文提供了一个使用SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)和Dijkstra算法解决图中单源最短路径问题的代码示例。通过具体的C++实现展示了如何初始化图的边权值,以及如何调用算法来寻找从起点到终点的最短路径。

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

 

/*
此题纯属套模板
调用时,初始结点s,目标结点e,则
SPFA(s);
cout<<d[e]<<endl;
即可。注意结点是从1存储到N。
不能连通时值为MAX*/
#include <stdio.h>
#include <string.h>

int d[1002],n,m;
int edges[1005][1005];
int queue[1000001];
#define MAX 999999999
#define N 1001
/*
int SPFA(int s)
{
    int i;
    bool visit[N] = {false};
    int front = 0, rear = 1; 
    memset(queue,0,sizeof(queue));
    for(i=1;i<=n;i++)
        d[i] = MAX;
    //int path[N];
    queue[front] = s;
    visit[s] = true;
    d[s] = 0;
    while(front<rear)
    {
        int u = queue[front];
        visit[u] = false;
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            if (d[i]>d[u]+ edges[u][i])
            {
                d[i]= d[u]+edges[u][i];
                //path[i] = u;
                if( !visit[i] )
                {
                    visit[i] = true;
                    queue[rear++] = i;
                }
            }
        }
        front++;
    }
    return 0;
}
*/
void dijkstra(int v)
{
        int i,j;
        bool s[N]={false};
        for(i=1;i<=n;i++)
                d[i]=edges[v][i];
        d[v]=0;s[v]=true;
        for(i=1;i<n;i++)
        {
                int temp=MAX;
                int u=v;
                for(j=1;j<=n;j++)
                        if((!s[j])&&(d[j]<temp))
                        {
                                u=j;
                                temp=d[j];
                        }
                        s[u]=true;
                        for(j=1;j<=n;j++)
                                if((!s[j])&&(edges[u][j]<MAX)&&(d[u]+edges[u][j])<d[j])
                                        d[j]=d[u]+edges[u][j];
        }
  
}

int main()
{
    int i,j,a,b,c;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF&&(n||m))
    {
        for(i=0;i<=1000;i++){
            for(j=0;j<=i;j++)
            {
                edges[i][j]=MAX;
                edges[j][i]=MAX;
            }
        }
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
            if(edges[a][b]>c){
                edges[a][b]=c;
                edges[b][a]=c;
            }
        }
        
      //  SPFA(1);
		dijkstra(1);
        printf("%d\n",d[n]);
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/cykun/archive/2010/11/20/1882806.html

### HDU 2544 题目分析 HDU 2544 是关于最短路径的经典问题,可以通过多种方法解决,其中包括基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 算法。以下是针对该问题的具体解答。 --- #### 基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 实现 Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法,适用于计算任意两点之间的最短路径。它的时间复杂度为 \( O(V^3) \),其中 \( V \) 表示节点的数量。对于本题中的数据规模 (\( N \leq 100 \)),此算法完全适用。 下面是具体的实现方式: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[105][105]; int n, m; void floyd() { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中间节点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始节点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 结束节点 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) { dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } } } } } int main() { while (cin >> n >> m && (n || m)) { // 初始化邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (i == j) dist[i][j] = 0; else dist[i][j] = INF; } } // 输入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = min(dist[u][v], w); dist[v][u] = min(dist[v][u], w); // 如果是有向图,则去掉这一行 } // 执行 Floyd-Warshall 算法 floyd(); // 输出起点到终点的最短距离 cout << (dist[1][n] >= INF ? -1 : dist[1][n]) << endl; } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **邻接矩阵初始化** 使用二维数组 `dist` 存储每一对节点间的最小距离。初始状态下,设所有节点对的距离为无穷大 (`INF`),而同一节点自身的距离为零[^4]。 2. **输入处理** 对于每条边 `(u, v)` 和权重 `w`,将其存储至邻接矩阵中,并取较小值以防止重边的影响[^4]。 3. **核心逻辑** Floyd-Warshall 的核心在于三重循环:依次尝试通过中间节点优化其他两节点间的距离关系。具体而言,若从节点 \( i \) 到 \( j \) 可经由 \( k \) 达成更优解,则更新对应位置的值[^4]。 4. **边界条件** 若最终得到的结果仍为无穷大(即无法连通),则返回 `-1`;否则输出实际距离[^4]。 --- #### 性能评估 由于题目限定 \( N \leq 100 \),因此 \( O(N^3) \) 的时间复杂度完全可以接受。此外,空间需求也较低,适合此类场景下的应用。 ---
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