BZOJ4227 : 城市

本文介绍了一种利用Dijkstra算法求解最短路径问题的方法,并在此基础上进行优化,通过构建最短路径图进一步提高效率。针对特定场景提出了一种新颖的数据结构和算法流程,用于快速计算在移除某条边后,导致到起始点路径变长的顶点数量。

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

首先一遍Dijkstra求出S到每个点的最短路,并建出最短路图。

那么对于一条边,求在这条边不能使用的情况下,到首都S的最短时间会变长的点的数目,等价于求去掉这条边后在最短路图中不能从S出发到达的点的数目。

对于边x->y,新建一个点z,然后连边x->z->y,这样只需要计算从S到i上必须经过z的点数。

注意到最短路图是个DAG,我们可以按照拓扑序来建立必经点树:对于一个点x,它在必经点上的父亲为它所有前驱的lca,用倍增即可支持操作。

时间复杂度$O((n+m)\log n)$。

 

#include<cstdio>
typedef long long ll;
const int N=300010,M=400010,K=19;
const ll inf=1LL<<60;
int n,m,S,cnt,i,x,deg[N],g[N],v[M],w[M],nxt[M],ed;
int size[N],sum[N],id[N],h,t,q[N],dep[N],f[N][K],G[N],NXT[N],V[N];
ll d[N],ans[N];
struct E{int x,y,w;}a[M>>1];
inline void read(int&a){char c;while(!(((c=getchar())>='0')&&(c<='9')));a=c-'0';while(((c=getchar())>='0')&&(c<='9'))(a*=10)+=c-'0';}
inline void addedge(int x,int y,int z){v[++ed]=y;w[ed]=z;nxt[ed]=g[x];g[x]=ed;}
inline void add(int x,int y){deg[y]++;v[++ed]=y;nxt[ed]=g[x];g[x]=ed;}
inline void addtree(int x,int y){V[++ed]=y;NXT[ed]=G[x];G[x]=ed;}
struct PI{
  ll x;int y;
  PI(){}
  PI(ll _x,int _y){x=_x,y=_y;}
  inline PI operator+(PI b){return x<=b.x?PI(x,y):b;}
}val[262145];
void build(int x,int a,int b){
  val[x]=PI(inf,a);
  if(a==b)return;
  int mid=(a+b)>>1;
  build(x<<1,a,mid),build(x<<1|1,mid+1,b);
}
inline void change(int x,int a,int b,int c,ll d){
  if(a==b){val[x].x=d;return;}
  int mid=(a+b)>>1;
  c<=mid?change(x<<1,a,mid,c,d):change(x<<1|1,mid+1,b,c,d);
  val[x]=val[x<<1]+val[x<<1|1];
}
inline int lca(int x,int y){
  int i;
  if(dep[x]<dep[y])i=x,x=y,y=i;
  for(i=K-1;~i;i--)if(dep[f[x][i]]>=dep[y])x=f[x][i];
  if(x==y)return x;
  for(i=K-1;~i;i--)if(f[x][i]!=f[y][i])x=f[x][i],y=f[y][i];
  return f[x][0];
}
void dfs(int x){
  for(int i=G[x];i;i=NXT[i])dfs(V[i]),size[x]+=size[V[i]];
  sum[id[x]]=size[x];
}
int main(){
  read(n),read(m);
  for(i=1;i<=m;i++){
    read(a[i].x),read(a[i].y),read(a[i].w);
    addedge(a[i].x,a[i].y,a[i].w);
    addedge(a[i].y,a[i].x,a[i].w);
  }
  read(S);
  for(i=1;i<=n;i++)d[i]=inf;
  build(1,1,n),change(1,1,n,S,d[S]=0);
  while(val[1].x<inf)for(change(1,1,n,x=val[1].y,inf),i=g[x];i;i=nxt[i])if(d[x]+w[i]<d[v[i]])change(1,1,n,v[i],d[v[i]]=d[x]+w[i]);
  for(ed=0,i=1;i<=n;i++)g[i]=0,size[i]=d[i]<inf;
  for(cnt=n,i=1;i<=m;i++){
    if(d[a[i].x]+a[i].w==d[a[i].y])id[++cnt]=i,add(a[i].x,cnt),add(cnt,a[i].y);
    if(d[a[i].y]+a[i].w==d[a[i].x])id[++cnt]=i,add(a[i].y,cnt),add(cnt,a[i].x);
  }
  for(cnt++,i=1;i<cnt;i++)if(!deg[i])add(cnt,i);
  q[h=t=1]=cnt,ed=0;
  while(h<=t){
    x=q[h++];
    if(f[x][0])addtree(f[x][0],x);
    for(dep[x]=dep[f[x][0]]+1,i=1;i<K;i++)f[x][i]=f[f[x][i-1]][i-1];
    for(i=g[x];i;i=nxt[i]){
      if(!f[v[i]][0])f[v[i]][0]=x;else f[v[i]][0]=lca(f[v[i]][0],x);
      if(!(--deg[v[i]]))q[++t]=v[i];
    }
  }
  dfs(cnt);
  for(i=1;i<=m;i++)ans[a[i].x]+=sum[i],ans[a[i].y]+=sum[i];
  for(i=1;i<=n;i++)printf("%lld\n",ans[i]);
  return 0;
}

  

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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