CF 360E Levko and Game——贪心

本文详细解析了Codeforces比赛中的E题,并提供了一种有效的算法解决方案。通过使用Dijkstra算法两次,分别从两个起点计算最短路径,然后调整可变边权重,以达到最小化从任一起点到终点的路径的目标。文章包含完整的C++代码实现,展示了如何通过不断调整边权重来优化路径。

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

题目:http://codeforces.com/contest/360/problem/E

官方题解与证明:http://codeforces.com/blog/entry/9529

一条可以调整的边的边权要么是 l [ i ] 要么是 r[ i ] 。

先把所有可调整边设成 r[ i ] ,然后看看有没有一条可调整的边 (x,y)满足 dis1[x]<=dis2[x] 且其边权还是 r[ i ];如果有,就把它改成 l [ i ]。

改完一条边之后就再做一遍 dij( ) ,然后再改;直到没有可改的边。

其实每次可以不止改一条边,可以把能改的边都改了。因为据证明,一条边 (x,y) 如果 dis1[x]<=dis2[x] ,不会在之后某次修改别的边的时候变成 dis1[x]>dis2[x] 了;所以一旦能改,就一直能改,所以一次改很多能改的边也是可以的。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define ll long long
using namespace std;
const int N=1e4+5,M=105;
int n,m,t,hd[N],xnt,bh[M],l[M],r[M],s1,s2,F;
ll dis1[N],dis2[N];bool vis[N],ans[M];
priority_queue<pair<ll,int> > q;
struct Ed{
  int x,to,nxt,w;
  Ed(int f=0,int a=0,int b=0,int c=0):x(f),to(a),nxt(b),w(c) {}
}ed[N+M];
int rdn()
{
  int ret=0;bool fx=1;char ch=getchar();
  while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')fx=0;ch=getchar();}
  while(ch>='0'&&ch<='9')ret=ret*10+ch-'0',ch=getchar();
  return fx?ret:-ret;
}
void add(int x,int y,int z){ed[++xnt]=Ed(x,y,hd[x],z);hd[x]=xnt;}
void dj()
{
  memset(dis1,0x3f,sizeof dis1);dis1[s1]=0;
  memset(vis,0,sizeof vis);
  q.push(make_pair(0,s1));
  while(q.size())
    {
      int k=q.top().second;q.pop();
      if(vis[k])continue;vis[k]=1;
      for(int i=hd[k],v;i;i=ed[i].nxt)
    if(dis1[v=ed[i].to]>dis1[k]+ed[i].w)
      dis1[v]=dis1[k]+ed[i].w,q.push(make_pair(-dis1[v],v));
    }
  memset(dis2,0x3f,sizeof dis2);dis2[s2]=0;
  memset(vis,0,sizeof vis);
  q.push(make_pair(0,s2));
  while(q.size())
    {
      int k=q.top().second;q.pop();
      if(vis[k])continue;vis[k]=1;
      for(int i=hd[k],v;i;i=ed[i].nxt)
    if(dis2[v=ed[i].to]>dis2[k]+ed[i].w)
      dis2[v]=dis2[k]+ed[i].w,q.push(make_pair(-dis2[v],v));
    }
}
int main()
{
  n=rdn();m=rdn();t=rdn();
  s1=rdn();s2=rdn();F=rdn();
  for(int i=1,u,v,z;i<=m;i++)
    u=rdn(),v=rdn(),z=rdn(),add(u,v,z);
  for(int i=1,u,v;i<=t;i++)
    {
      u=rdn();v=rdn();l[i]=rdn();r[i]=rdn();
      add(u,v,r[i]); bh[i]=xnt;
    }
  bool flag;
  while(1)
    {
      dj();flag=0;
      for(int i=1,d;i<=t;i++)
    {
      d=bh[i];
      if(ed[d].w==l[i]||dis1[ed[d].x]>dis2[ed[d].x])continue;
      ed[d].w=l[i];ans[i]=1;flag=1;
    }
      if(!flag)break;
    }
  dj();
  if(dis1[F]>dis2[F]){puts("LOSE");return 0;}
  if(dis1[F]==dis2[F])puts("DRAW"); else puts("WIN");
  for(int i=1;i<=t;i++)printf("%d ",ans[i]?l[i]:r[i]);puts("");
  return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Narh/p/10135605.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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