HDU 5876 Sparse Graph2016 ACM/ICPC Asia Regional Dalian Online 1009

本文介绍了解决HDU5876题目的一种算法实现,该题要求在给定无向图的补图中计算从特定起点到其他各点的最短路径。通过使用广度优先搜索(BFS)并结合辅助数据结构,文章详细解释了如何有效地计算这些距离。

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HDU 5876

 
题意:给一个无向图以及一个点s,求在其补图点 s 到其他n-1个点的最短距离
解:利用原图求补图上的最短路,bfs遍历,U到 与U的不邻接的点的边即为补图的一条边,可以直接计算出 到这些不邻接的点距离,dis[v']=dis[u]+1;然后将这些不邻接的点加入队列,继续寻找,用两个集合,,一个记录不邻接的点,一个记录没有用过的点
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>

using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
const int maxn = 2e5+5;
int n,m;
long long dist[maxn];
int head[maxn],nt[maxn],pri[maxn],to[maxn],tot;
void init()
{
    tot = 1;
    memset(head,0,(n+1)*sizeof(int));
   for(int i=0;i<=n;i++)
   {
       dist[i] = INF;
   }

}
void add(int u,int v,int val)
{
    to[tot] = v;
    pri[tot] = val;
    nt[tot] = head[u];
    head[u] = tot++;
}
void dfs(int s)
{
    dist[s] = 0;
    set<int> pre,nxt;
    pre.clear();
    nxt.clear();
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        if(i!=s) pre.insert(i);
    }
    queue<int> q;
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        int v,u = q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[u]; i; i=nt[i])
        {
            v = to[i];
            if(!pre.count(v)) continue;
            pre.erase(v);
            nxt.insert(v);
        }
        for(set<int>::iterator it = pre.begin(); it != pre.end(); it++)
        {
            q.push(*it);
            dist[*it] = dist[u] +1;
        }
        pre.swap(nxt);
        nxt.clear();
    }
}
void output(int s)
{
    int c = 0;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        if(i!=s)
        {
            if(c != 0) printf(" ");
            c = 1;
            if(dist[i]==INF) printf("-1");
            else
            {
                printf("%lld",dist[i]);
            }
        }
    }
    printf("\n");
}
int main()
{
    int T;
    while(scanf("%d",&T)!=EOF)
    {
        while(T--)
        {
            scanf("%d %d",&n,&m);
            init();
            int x,y;
            for(int i=0; i<m; i++)
            {
                scanf("%d %d",&x,&y);
                add(x,y,1);
                add(y,x,1);
            }
            int s;
            scanf("%d",&s);
            dfs(s);
            output(s);
        }
    }

    return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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