hdu 2066 一个人的旅行

本文详细介绍使用Dijkstra算法解决带有虚拟起点和终点的最短路径问题。通过具体实例展示了如何初始化图的数据结构,实现Dijkstra算法的过程,并最终求得两点间的最短距离。

数组开小了,导致一直检查也不知道哪里RE了。。。。

因为起点和终点都不唯一,所以增加两个虚拟的起点和终点0和n+1,DIJ()求得0和n+1之间的最短路

#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#include <math.h>
#include <stack>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <string>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
#define ls rt<<1
#define rs ls1
#define lson l,mid,ls
#define rson mid+1,r,rs
#define middle (l+r)>>1
#define eps (1e-9)
#define type int
#define clr_all(x,c) memset(x,c,sizeof(x))
#define clr(x,c,n) memset(x,c,sizeof(x[0])*(n+1))
#define MOD 1000000007
#define inf 0x3f3f3f3f
#define pi acos(-1.0)
#define M 1000+10
int mp[M][M],d[M],fn[M];
int ss,dd;
void Init(){
int i,j;
for(i=0;i<M;i++){
for(j=0;j<M;j++)mp[i][j]=inf;
fn[i]=0;
d[i]=inf;
}
}
int Dij(){
int i,j,minx,k;
d[ss]=0;fn[0]=1;
for(i=1;i<=dd;i++){
minx=inf;k=0;
for(j=0;j<=dd;++j)
if(fn[j]==0&&d[j]<minx){
minx=d[j];k=j;
}
fn[k]=1;
for(j=0;j<=dd;j++)
if(fn[j]==0&&(d[k]+mp[k][j])<d[j]){
d[j]=d[k]+mp[k][j];
}
}
return d[dd];
}
int main(){
    int T,s,d,i,j,x,y,z,n;
    while(~scanf("%d %d %d",&T,&s,&d)){
Init(); n=0;
while(T--){
scanf("%d %d %d",&x,&y,&z);
if(mp[x][y]>z)mp[x][y]=mp[y][x]=z;
if(x>n)n=x;
if(y>n)n=y;
}
while(s--){
scanf("%d",&x);
mp[0][x]=mp[x][0]=0;
}
while(d--){
scanf("%d",&x);
mp[x][n+1]=mp[n+1][x]=0;
}
ss=0,dd=n+1;
x=Dij();
printf("%d\n",x);
}
    return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求优因变量及对应的佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解优因变量及其对应的佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研员及工程技术员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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