PAT 1150 Travelling Salesman Problem

本文介绍了一种基于图论的旅行商问题(TSP)求解算法。通过判断路径是否为简单回路,确保了旅行商从起点出发,经过每个城市恰好一次后返回起点。算法使用C++实现,通过读取图的邻接矩阵和一系列路径,判断每条路径的有效性,并找出最短的旅行路径。

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

旅行商问题

需要判断是否是一条路径,是否是一条简单回路.

可能判断过程有些冗余...

#include <iostream>
#include<vector>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <unordered_set>
using namespace std;
int graph[205][205];
int N,M;
int minDis;
int minIndex;
void judge(vector<int>& path,int count){
    int sum=0;
    unordered_set<int> set1;
    for (int i = 0; i < path.size() - 1; ++i) {
        int a=path[i];
        int b=path[i+1];
        if(graph[a][b]==0){
            cout<<"Path "<<count<<": NA (Not a TS cycle)"<<endl;
            return;
        }
        set1.insert(a);
        set1.insert(b);
        sum+=graph[a][b];
    }
    if (set1.size()!=N||path.size()<=N||path[0]!=path[path.size()-1]){//没有访问到所有节点
        cout<<"Path "<<count<<": "<<sum<<" (Not a TS cycle)"<<endl;
        return;
    }
    if(minDis>sum){
        minDis=sum;
        minIndex=count;
    }
    if(path.size()!=N+1){
        cout<<"Path "<<count<<": "<<sum<<" (TS cycle)"<<endl;
        return;
    }
    cout<<"Path "<<count<<": "<<sum<<" (TS simple cycle)"<<endl;
}
int main() {
//    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
//    int N,M;
    cin>>N>>M;
    minDis=INT_MAX;
    memset(graph,0, sizeof(graph));
    for (int i = 0; i < M; ++i) {
        int a,b,val;
        cin>>a>>b>>val;
        graph[a][b]=val;
        graph[b][a]=val;
    }
    int K;
    cin>>K;
    vector<vector<int> > vectors;
    for (int j = 0; j < K; ++j) {
        int num;
        cin>>num;
        vector<int> vector1;
        for (int i = 0; i < num; ++i) {
            int val;
            cin>>val;
            vector1.push_back(val);
        }
        vectors.push_back(vector1);
    }
    for (int i = 0; i < vectors.size(); ++i) {
        judge(vectors[i],i+1);
    }
    cout<<"Shortest Dist("<<minIndex<<") = "<<minDis<<endl;
    return 0;
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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