HDU 2066 一个人的旅行

本文深入探讨了Dijkstra算法的原理与实现细节,并通过具体代码实例展示了如何灵活运用该算法解决实际问题。

Dijkstra算法的题目,看到题目知道是用Dijkstra算法,但是有些细节还是不会,只知道这个算法的框架,还不会灵活运用

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#define MAX 10000000
#define M 1005
using namespace std;
int map[M][M];
int a[M],b[M];
int dist[M];
bool flag[M];
int T,S,D;
int dj(int s)
{
    int i,j;
    int min;
    for(i=0;i<M;i++)
    {
        flag[i]=0;
        dist[i]=map[s][i];
    }
    int v=s;
    dist[v]=0;
    flag[v]=1;
    for(j=0;j<M;j++){
        min=MAX;
        for(i=0;i<M;i++)
        {
            if(min>dist[i]&&!flag[i])
            {
                min=dist[i];
                v=i;
            }
        }
        flag[v]=1;
        if(min==MAX) break;                           //剪枝
        for(i=0;i<M;i++)                                 //更新dist的值
        {
            if(!flag[i]&&dist[i]>dist[v]+map[v][i])
            {
                dist[i]=dist[v]+map[v][i];
            }
        }

    }
    min=MAX;
    for(i=0;i<D;i++){                          //求到达最喜欢的地方的最小值
        if(min>dist[b[i]]) min=dist[b[i]];
    }
    return min;
}
int main()
{
  //  freopen("in.txt","r",stdin);
    int i,j,w,e,time;
    while(scanf("%d%d%d",&T,&S,&D)!=EOF)
    {
        for(i=0;i<M;i++)
        {
            for(j=0;j<M;j++)
                map[i][j]=MAX;
        }
        for(i=0;i<T;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&w,&e,&time);
            if(map[w][e]>time)                    //一定要加上这一条件,不然就WA,
                map[w][e]=map[e][w]=time;
        }
        for(i=0;i<S;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        for(i=0;i<D;i++)
        {
            scanf("%d",&b[i]);
        }
        int min1=MAX;
        for(i=0;i<S;i++)
        {
            min1=min1<dj(a[i])? min1:dj(a[i]);
        }
        printf("%d\n",min1);
    }

    return 0;
}


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
HDU(Hangzhou Dianzi University)OJ 中经常涉及到几何计算的问题,其中“判断两条线段是否相交”是一个经典的算法问题。以下是关于如何判断两线段是否相交的基本思路及其实现步骤: ### 判断两条线段相交的核心思想 可以利用向量叉积以及端点位置的关系来确定两条线段是否相交。 #### 具体步骤: 1. **定义基本概念** - 假设两条线段分别为 `AB` 和 `CD`。 - 使用二维平面中的坐标表示各顶点:A(x₁,y₁), B(x₂,y₂),C(x₃,y₃) ,D(x₄,y₄)。 2. **叉积的作用** 叉积可以帮助我们了解两点相对于一条直线的位置关系。 对于三个点 P、Q、R ,我们可以用叉乘 `(Q-P)x(R-P)` 来检测 R 是否在 QP 直线的一侧还是另一侧。 如果结果为正数,则表明顺时针;如果负则逆时针;若等于0则共线。 3. **快速排斥实验** 首先做一个矩形包围盒测试——即检查两个线段所在的最小外接矩形是否有重叠区域。如果没有重叠直接判定为不相交。 4. **跨立试验 (Cross-over Test)** 确认每个线段的两端分别位于另一个线段两侧即可认为它们交叉了。这通过上述提到过的叉积运算完成。 5. **特殊情况处理** 包含但不限于如下的几种情况需要单独讨论: - 完全重合的部分; - 存在一个公共端点但并不完全穿过等边缘状况。 6. **代码框架示例(Pseudo code):** ```python def cross_product(p1,p2,p3): return (p2[0]-p1[0])*(p3[1]-p1[1])-(p2[1]-p1[1])*(p3[0]-p1[0]) def on_segment(p,q,r): if ((q[0] <= max(p[0], r[0])) and (q[0] >= min(p[0], r[0])) and (q[1] <= max(p[1], r[1])) and (q[1] >= min(p[1], r[1]))): return True; return False; def do_segments_intersect(A,B,C,D): # 计算四个方向的叉积值 o1 = cross_product(A, C, B) o2 = cross_product(A, D, B) o3 = cross_product(C, A, D) o4 = cross_product(C, B, D) # 标准情况判断 if(o1 !=o2 && o3!=o4): return True # 特殊情况逐一验证... ``` 7. 最终结合所有条件得出结论。
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