http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3790 有两个条件:距离和花费.首先要求距离最短,距离相等的条件下花费最小. dijkstra,仅仅是在推断条件时多考虑了花费. 注意重边. #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <set> #include <map> #include <vector> #include <math.h>

问题描述: 最短路问题(short-path problem):若网络中的每条边都有一个数值(长度.成本.时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题.最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设.线路安装.厂区布局和设备更新等实际问题. 1.floyd算法 算法描述: Floyd算法又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名.

街区最短路径问题 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 一个街区有很多住户,街区的街道只能为东西.南北两种方向. 住户只可以沿着街道行走. 各个街道之间的间隔相等. 用(x,y)来表示住户坐在的街区. 例如(4,20),表示用户在东西方向第4个街道,南北方向第20个街道. 现在要建一个邮局,使得各个住户到邮局的距离之和最少. 求现在这个邮局应该建在那个地方使得所有住户距离之和最小:   输入 第一行一个整数n<20,表示有n组测试数据,下面是n组数据;

给定数字n,m(1<=n,m<=500000) 将n变为n*2花费2,将n变为n-3花费3,要求过程中所有数字都在[1,500000]区间内. 求将n变为m的最少花费 思路:建图 将每个数字视为图中的点,数字之间的转换视为图中的边,有向图. 500000个点,(i,i*2)权值为2,(i,i-3)权值为3 转换为求n至m的最短路径 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const long long INF = 0x3f3f3f

<题目链接>                   昂贵的聘礼 Description 年轻的探险家来到了一个印第安部落里.在那里他和酋长的女儿相爱了,于是便向酋长去求亲.酋长要他用10000个金币作为聘礼才答应把女儿嫁给他.探险家拿不出这么多金币,便请求酋长降低要求.酋长说:"嗯,如果你能够替我弄到大祭司的皮袄,我可以只要8000金币.如果你能够弄来他的水晶球,那么只要5000金币就行了."探险家就跑到大祭司那里,向他要求皮袄或水晶球,大祭司要他用金币来换,或者替他弄来其他

首先一般化的将下水道和塌陷看成一个东西.注意到在从源点出发的所有需要使用某条下水道的最短路径中,该下水道只会被使用一次,该下水道第一个被访问的点相同,且只会在第一个访问的点使用该下水道.这个第一个访问的点显然就是正常dij过程中,该下水道第一个被取出的点. 于是在dij过程中,取出了某个点进行更新后,就可以将所有起点包含它的边删掉了.但这样仍然没有复杂度保证,因为一条下水道会带来很多需要更新的点,且每个点会被重复更新多次. 那么可以想到稍微魔改一下dij,将点和下水道均入堆,其中下水道的权值是其

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5361 题意:最短路.求源点到全部点的最短距离.但与普通最短路不同的是,给出的边是某点到区间[l,r]内随意点的距离. 输入一个n,代表n个点,输入n个l[i],输入n个r[i],输入n个c[i]. 对于i,表示i到区间[i - r[i]],i - l[i]]和区间[i + l[i],i + r[i]]内的随意点的距离为c[i]. 求1到各个点的最短距离. 思路:若建边跑最短路的话,由于边过多,所以不可行

You live in a small town with R bidirectional roads connecting C crossings and you want to go from crossing 1 to crossing C as soon as possible. You can visit other crossings before arriving at crossing C, but it's not mandatory. You have exactly one

区间上的dp状态设计最基本的形式: \(F[i]\)表示以i结尾的最优值或方案数. \(F[i][k]\)表示以i结尾附加信息为k的最优值或方案数. 当然可以有多维附加信息. 转移的话往往是枚举上一个断点. \(F[i]=max \{ F[j]+ w(j+1,i) | j是一个满足转移条件的断点\}\). 另一个很常见的是:$ f[i][j]$前i个位置分成j段/选出j个的最优值. 这是最简单的一类序列上的dp bzoj1003 有m个码头和e条航线,每天航线有成本.有连续n天需要从1号码头到m

通过调用ApplicationBuilder的扩展方法UseStaticFiles注册的StaticFileMiddleware中间件帮助我们处理针对文件的请求.对于StaticFileMiddleware处理请求的逻辑,大部分读者都应该想得到:它根据请求的地址找到目标文件的路径,然后利用注册的ContentTypeProvider根据路径解析出与文件内容相匹配的媒体类型,默认情况下得到的媒体类型是根据目标文件的扩展名解析出来的.解析出来的媒体类型将作为响应报头Content-Type的值.St

解决单源最短路径问题(Single Source Shortest Paths Problem)的算法包括: Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(E + VlogV),要求权值非负: Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(VE),适用于带负权值情况: 对于全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),可以认为是单源最短路径问题的推广,即分别以每个顶点作为源顶点并求其至其它顶点的最短距离.例如,对每个顶点应用 Bel

Floyd-Warshall 算法采用动态规划方案来解决在一个有向图 G = (V, E) 上每对顶点间的最短路径问题,即全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),其中图 G 允许存在权值为负的边,但不存在权值为负的回路.Floyd-Warshall 算法的运行时间为 Θ(V3). Floyd-Warshall 算法由 Robert Floyd 于 1962 年提出,但其实质上与 Bernad Roy 于 1959 年和 Stephen Warshal

Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法,由计算机科学家 Edsger Dijkstra 于 1956 年构思并于 1959 年发表.其解决的问题是:给定图 G 和源顶点 v,找到从 v 至图中所有顶点的最短路径. Dijkstra 算法采用贪心算法(Greedy Algorithm)范式进行设计.在最短路径问题中,对于带权有向图 G = (V, E),Dijkstra 算法的初始实现版本未使用最小优先

Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法.该算法由 Richard Bellman 和 Lester Ford 分别发表于 1958 年和 1956 年,而实际上 Edward F. Moore 也在 1957 年发布了相同的算法,因此,此算法也常被称为 Bellman-Ford-Moore 算法. Bellman-Ford 算法和 Dijkstra 算法同为解决单源最短路径的算法.对于带权有向

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

codevs 1082 线段树练习 3  时间限制: 3 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 大师 Master 题目描述 Description 给你N个数,有两种操作: 1:给区间[a,b]的所有数增加X 2:询问区间[a,b]的数的和. 输入描述 Input Description 第一行一个正整数n,接下来n行n个整数, 再接下来一个正整数Q,每行表示操作的个数, 如果第一个数是1,后接3个正整数, 表示在区间[a,b]内每个数增加X,如果是2, 表示操作2询问区间[a

Dijkstra是解决单源最短路径的一般方法,属于一种贪婪算法. 所谓单源最短路径是指在一个赋权有向图中,从某一点出发,到另一点的最短路径. 以python代码为例,实现Dijkstra算法 1.数据结构设计 假设图以单边列表的方式进行输入,本例使用如下的一个图来进行分析: E = ((1,2,2), (1,4,1), (2,4,3), (2,5,10), (3,1,4), (3,6,5), (4,3,2), (4,6,8), (4,7,4), (4,5,2), (5,7,6), (7,6,1)

codevs 1082 线段树练习3 链接:http://codevs.cn/problem/1082/ sumv是维护求和的线段树,addv是标记这歌节点所在区间还需要加上的值. 我的线段树写法在运用的时候,需要更新或查找的区间是储存在y1,y2变量里面的,值是储存在变量v里面的,查询结果储存在变量_sum里面. 每次更新(调用update函数)时,必须要维护更新区间上层的线段树,即更新节点上面的线段树表示的和是准确的和. 在update函数更新的时候,如果线段树分成区间包含于所要求的区间那么

Given a set of intervals, for each of the interval i, check if there exists an interval j whose start point is bigger than or equal to the end point of the interval i, which can be called that j is on the "right" of i. For any interval i, you ne

Given a collection of intervals, find the minimum number of intervals you need to remove to make the rest of the intervals non-overlapping. Note: You may assume the interval's end point is always bigger than its start point. Intervals like [1,2] and

Given a data stream input of non-negative integers a1, a2, ..., an, ..., summarize the numbers seen so far as a list of disjoint intervals. For example, suppose the integers from the data stream are 1, 3, 7, 2, 6, ..., then the summary will be: [1, 1