【Vijos 1880 ファーラの力】【思维题】

本文介绍了一种结合最短路径与光压补充的算法实现,通过Dijkstra算法求解最大光压路径,进而得出达到指定点所需的最少时间和光压补充方案。适用于特定条件下的人或角色能量管理问题。

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

(每次到达一个点先补充人的光压,再走) 就等价于 (先走到 n 号点,最后再补充人的光压)。
因为我们求的是到达第 N 个光柱光压最大所需要的最少时间,所以还要加一个 E[n] 补到最大值。

对于 40% 的数据,X=0 的数据,答案就是 dis[n]2+E[n]

考虑 X0 的情况。
f[u] 表示人到点 u 的最大光压(因为我们是在最后补充人的光压,所以 f[] 是一直递减的)。
如果 f[n] 为负,我们要先把它补到 0 再补到最大值,即 先走到 n 要用的光压 + 补充人的光压(即等待的时间) + 补到最大值,(X - f[n]) + (-f[n]) + (E[n])
如果 f[n] 为正,说明从未到过 0,那么我们只要计算人走到 n 要用的光压再补到最大值即可,(X - f[n]) + (E[n] - f[n])
所以我们无需分正负讨论,答案都为 E]n]+X2f[n]

如何计算 f[n] 呢,即计算人的最大光压,显然如果一直走最短路即是最大光压。
Dijstra 注意是大根堆,因为我们是一直减的,这样才能保证正确性。
注意开 ll

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long

using namespace std;
const int N = 1e5 + 5;
const ll inf = 1e16;

struct Edge {
    int to, next; ll w; 
}e[N << 3];

int cnt = 0;
int head[N], vis[N];
void add(int u, int v, ll w) {
    e[++ cnt].to = v; e[cnt].w = w; e[cnt].next = head[u]; head[u] = cnt;
}

struct Point {  
    int id; ll val;
    Point(int id, ll val) : id(id), val(val) {}
    bool operator < (const Point& a) const {
        return val < a.val;
    }
};

priority_queue<Point> q;

int n, m;
ll X;
ll f[N], E[N];
void dijstra() {
    for (int i = 1; i <= n; i ++) f[i] = inf;
    q.push(Point(1, X));
    while (!q.empty()) {
        Point u = q.top(); q.pop();

        if (vis[u.id]) continue;
        vis[u.id] = 1;
        f[u.id] = u.val;

        for (int i = head[u.id]; i; i = e[i].next) {
            int v = e[i].to;
            q.push(Point(v, min(E[v], f[u.id] - e[i].w)));  
        }
    }
}

int main() {
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    scanf("%d%d%lld", &n, &m, &X);
    for (int i = 1; i <= n; i ++) scanf("%lld", &E[i]);
    for (int i = 1; i <= m; i ++) {
        int u, v; ll w;
        scanf("%d%d%lld", &u, &v, &w);
        if (w <= E[u]) add(u, v, w);
        if (w <= E[v]) add(v, u, w);    
    }
    dijstra();
    if (vis[n]) printf("%lld\n", E[n] + X - 2 * f[n]);
    else printf("-1\n");
    return 0;   
}
电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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