Heavy Transportation

探讨了如何在确保道路不被破坏的前提下,从起点到终点的最大载重运输问题。利用Dijkstra算法变形,求解从一号城市到第n号城市的最大货物运输量。

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

今天又做了几道最短路颈的题,感觉收货满满,下面来分享一个经典的题目。
Background
Hugo Heavy is happy. After the breakdown of the Cargolifter project he can now expand business. But he needs a clever man who tells him whether there really is a way from the place his customer has build his giant steel crane to the place where it is needed on which all streets can carry the weight.
Fortunately he already has a plan of the city with all streets and bridges and all the allowed weights.Unfortunately he has no idea how to find the the maximum weight capacity in order to tell his customer how heavy the crane may become. But you surely know.
Problem
You are given the plan of the city, described by the streets (with weight limits) between the crossings, which are numbered from 1 to n. Your task is to find the maximum weight that can be transported from crossing 1 (Hugo’s place) to crossing n (the customer’s place). You may assume that there is at least one path. All streets can be travelled in both directions.
Input
The first line contains the number of scenarios (city plans). For each city the number n of street crossings (1 <= n <= 1000) and number m of streets are given on the first line. The following m lines contain triples of integers specifying start and end crossing of the street and the maximum allowed weight, which is positive and not larger than 1000000. There will be at most one street between each pair of crossings.
Output
The output for every scenario begins with a line containing “Scenario #i:”, where i is the number of the scenario starting at 1. Then print a single line containing the maximum allowed weight that Hugo can transport to the customer. Terminate the output for the scenario with a blank line.

题意分析: 这道题的意思就是一个人想从一号城市运送一些货物到第n号城市,问在不损坏道路的前提下,最多能运多少货,每条道路都有一个最大的承载量(权值)。
解题思路:这道题就是dijkstra算法的变形,可以让你对dijkstra有更深刻的理解。
程序代码:
注意:没一个样例结束之后输出的有两个换行。

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<string.h>//数组置零需要的头文件
int e[1100][1100];
int main()
{
	int dis[2000],min;
	int i,j,k,n,m,book[2000],inf=-1000,u,v,t,a,b,c,r1=0,max;
	while(scanf("%d",&t)!=EOF)
	{
		while(t--)
		{
			r1++;
			scanf("%d%d",&n,&m);
			memset(book,0,sizeof(book));//多样例中每次对数组进行置零处理
			memset(e,0,sizeof(e));
			for(i=1;i<=n;i++)
				for(j=1;j<=n;j++)
					if(i==j) e[i][j]=0;
					else e[i][j]=inf;/*将inf定义为负值可以避免每次找到离他最远
					的那个点之后(按dijkstra思想),然后由他扩张出来的的点v,1
					v之间没有路的情况*/
			for(i=1;i<=m;i++)
			{
				scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
				e[a][b]=c;//因为道路是双向的
				e[b][a]=c;
			}	
			for(i=1;i<=n;i++)
				dis[i]=e[1][i];
			book[1]=1;
			for(i=1;i<=n-1;i++)
			{
				max=inf;
				for(j=1;j<=n;j++)
				{
					if(book[j]==0&&dis[j]>max)//每次找到能运送货物最多的那个路口
					{
						max=dis[j];
						u=j;
					}
				}
				book[u]=1;
				for(v=1;v<=n;v++)
				{
					if(e[u][v]>inf)
					{
						if(dis[u]>dis[v]&&e[u][v]>dis[v])/*如果从原点到u所
						运送的货物比从原点到v所云的货物多并且从u到v云的货也比从
						从原点到v运的货多的话就选则这两个中最小的那个,才能不损坏道路*/
						{
							if(dis[u]<=e[u][v])
								dis[v]=dis[u];
							else
								dis[v]=e[u][v];
						}
					}
				}
			}
			printf("Scenario #%d:\n",r1);
			printf("%d\n",dis[n]);
			printf("\n");
		}
	}
	return 0;
} 
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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