Y-puyu 的博客

怎么讲呢，挺抽象的…很久没写最短路算法了。反正也是写出来了，但脱离了模板，把自己还给绕进去了…以下是 y 总写的 spfa 模板，大同小异。2024年11月26日00:08:57。这里不知道随便写的 spfa 也过了…至于具体的算法思想，看相关链接即可。这块还是按照模板来写吧。

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：3772. 更新线路 相似题：aw1134. 最短路计数 2. 题目解析 图论。 有向边，边权为 1，所以可以 bfs 求最短路，最短路算法也可以直接上，spfa 在边权为 1 的情况下就是个 bfs。 需要求得每个点到终点的最短距离，建图的时候建反向边，从终点开始 bfs 最短路就行了，这样最短路部分就完成了。 初始给定了一个 path 路径，计算不在最短路径上的最大、最小改动次数。就用三角约束条件，dist[a]<dist[b]+1 说明

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：903. 昂贵的聘礼 2. 题目解析 典型阅读理解题目，模拟样例理解的更快。 简单理解下题意：n 个人，每个人有自己的物品和价格和等级，如果要得到这个人的物品有两种方式： 第一种：直接在他手里买他的物品 第二种：每个人有自己喜欢的其他人的物品，如果自己手里恰好有这个物品，那么可以将这个物品给他，并补偿一定的差价即可获得他的物品。 注意，每个人都有等级。我们的目的是花最少的钱得到 1 号点的物品，并且在整个交易过程中，交易过程中的每个人的等级与

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：920. 最优乘车 相关：[Hbfs] lc815. 公交路线(建图+多源bfs+bfs最短路+思维+好题) 2. 题目解析 以为和 [Hbfs] lc815. 公交路线(建图+多源bfs+bfs最短路+思维+好题) 是一样的题… 然而写完后疯狂报错：发现本题的公交线路是单向的，终点不能到起点。 而力扣是循环的，终点可以到起点。 力扣的建图方式是无向图，显然就不对了… 建图方式： 一个公交线路中，前面的站台可以通达后面的所有站台。那就直接连一

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：1126. 最小花费 相关链接： [图+最短路+模板] 五大最短路常用模板) 2. 题目解析 很不错的一道题。 可以将从起点 A 到终点 B 的最优转账路径花费进行如下表示： 100=A∗w1∗w2∗w3+...100=A*w_1*w_2*w_3+...100=A∗w1​∗w2​∗w3​+... 则问题转化为，求 A 最小，则等价于求 w1∗w2∗w3+...w_1*w_2*w_3+...w1​∗w2​∗w3​+... 最大。即，求乘积的最大值

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：1127. 香甜的黄油 相关链接： [图+最短路+模板] 五大最短路常用模板) 2. 题目解析 每个牧场都可以当做最短路起点，相当于多源最短路。 数据范围比较敏感，800 个牧场，选出一个作为放糖牧场，使所有在牧场上的奶牛到该放糖牧场的距离和最小。 相当于是确定一个放糖牧场，使其到其他牧场的距离和最短。 显然就是一个最短路问题，可以直接 Floyd 多源最短路求解，但是时间复杂度太高 8003=5.12×108800^3=5.12 \times

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：1128. 信使 相关链接： [图+最短路+模板] 五大最短路常用模板) 2. 题目解析 题目抽象：每个点接收到信的最短时间就是起点到该点的最短距离。 则问题转化为求起点到每个点最短距离的最大值，即可。 单源，无向图，无负权边，数据范围很小很小。最短路算法都能做。 在此写了最简单的 floyd 算法，注意先循环枚举 k。 单源最短路的 dist 数组存的就是源点到个点的最短路嗷，我们之前只是关注了源点到终点的最短路距离，其实 dist[k]

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：1129. 热浪 相关链接： [图+最短路+模板] 五大最短路常用模板) 2. 题目解析 显然，本题是单源最短路问题，边权为正，数据量不大，dijkstra 和 堆优化 dijkstra、spfa 均可。其中 bellman_ford 算法在单源最短路问题中，用的非常少，几乎不用。 由于 spfa 需要使用到队列，且每个点可能入队多次，普通队列长度固定，可能会造成数组下标越界。所以，需要使用循环队列来进行优化。 静态数组模拟循环队列注意点：

文章目录1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：3628. 边的删减 相关：[图+最短路+模板] 五大最短路常用模板 2. 题目解析 最短路树与堆优化 dijkstra() 的应用。 在连通图中求最短路时，若有 n 个点，那么则会有 n-1 条边。以 dijkstra() 算法为例，如果 a 点更新了 b 点，那么我们将 a 点定义为 b 点的父节点。若存在多个点都可以更新 b 点，只需要保存其中任意一条即可，因为均能保证 b 的最短路，且对前后不产生影响。 这样定义父节点之后，就能形成树的结构