Dijakstra和分支限界都是基于广度优先搜索,如果说两者都是生成一棵树,那Dijakstra总是找距离树根最近的(属于贪心算法),优先队列式分支限界是在层遍历整棵搜索树的同时剪去达不到最优的树枝. 以下图为例:求从点s到点t的最短路径 1. Dijakstra 第一步:初始化:将起点s加入集合S,并对所有非集合S的点的距离dist进行初始化(若不与s邻接,距离为无穷大) 第二步:在非集合S的点集合中,寻找离点s最近的点B(argmin dist[i])并加入集合S,并对所有与B邻接且非集合S

Dijkstra是我学会的第一个最短路算法,为什么不先去学SPFA呢?因为我在luogu上翻到了一张比较神奇的图: 关于SPFA -它死了 以及网上还有各位大佬的经验告诉我:SPFA这玩意很容易被卡. 于是我就决定学习Dijkstra 结构体存边(链式前向星)+优先队列(堆)+Dijkstra求最短路 详细解析都在代码里. 下面附上代码 //2019.08.14 XYYXP第一次写dijkstra最短路算法 于中山纪念中学 //模板题:Luogu P3371,P4779 #include <cs

链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1026 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=29096#problem/D Ignatius and the Princess I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(

题意: 输入两个正整数N和M(N<=500,M<=N^2),分别代表点数和边数.接着输入M行每行包括一条边的两个结点(0~N-1),这条路的长度和通过这条路所需要的时间.接着输入两个整数表示起点和终点,输出路径最短的路,如果多条路路径最短输出其中通过时间最短的路,以及通过时间最短的路,如果通过时间最短的路有多条输出其中经过点个数最短的路,如果两条路相同,则合并输出.详见样例. trick: 用邻接表存图,优先队列优化版本的dijkstra做,最后一个测试点会段错误,将数组开到25000以上后变

1. 介绍分支界定法之前需要了解一下广度优先搜索breadth-First-search(BFS) 1.从图中某个顶点V0出发,并访问此顶点:以层为顺序,一层一层往下遍历 2.从V0出发,访问V0的各个未曾访问的邻接点W1,W2,-,Wk;然后,依次从W1,W2,-,Wk出发访问各自未被访问的邻接点 宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型.Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想.其别名

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABZ4AAAHUCAYAAAC6Zj2HAAAMFGlDQ1BJQ0MgUHJvZmlsZQAASImVlw

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

OO_Unit3总结 一.JML情况 理论基础 JML(Java Modeling Language)是用于对Java程序进行规格化设计的一种表示语言,为严格的程序设计提供了一套行之有效的方法.通过JML及其支持工具,不仅可以基于规格自动构造测试用例,并整合了SMT Solver等工具以静态方式来检查代码实现对规格的满足情况. JML有两种主要的用法: (1)开展规格化设计.这样交给代码实现人员的将不是可能带有内在模糊性的自然语言描述,而是逻辑严格的规格. (2)针对已有的代码实现,书写其对应的

首先,我想说的就是,我是一个很普通的ACMer,高中没有参加过任何计算机和数学竞赛的经历,也没有ben那样过人的天资,努力至今也未能取得什么成绩,我之所以写下这篇文章,只是希望给刚进大学或者刚进ACM队的同学一点小小的帮助,希望你们可以少走一些弯路,更希望你们可以帮助华理取得我没能取得的辉煌. (1).起步阶段 我是从大二开始接触ACM的,要说基础的话就是大一的C语言课程了,语言方面的基础也弱,不过ACM起步阶段对于语言的要求并不是太高,只要掌握了学校C语言的课程,基本就可以开始你ACM的历程了

信息存储 利用邻接表存储城市信息与线路信息,比邻接矩阵更加高效. 主要数据结构 I)Time,规范时间的输入输出格式 II)VNode,头结点,用于建立顶点表,存储城市信息 III)ArcNode,表结点,用于建立边表,存储弧指向的城市信息,以及线路信息 IV)InfoType,存储线路信息 V)priority queue,优先队列,用于优化 Dijkstra 算法时的插入结点以及取出到达对应点的最小权值 主要功能及简介 1.查询城市编号:头结点建立顶点表时存储的是城市对应的序号 2.手动添加

[SinGuLaRiTy-1041] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. 计算树的直径 //方法:任选一个点作为起点进行一次BFS,找到最远点u.再以u为起点做一次BFS,找最长路即直径. queue<int>point; void bfs(int a,int dis[]) { memset(dis,inf,sizeof dis); dis[a]=; point.push(a); int v ,u ; while(!poin

第一次在宿舍打CF 把同宿舍的妹子吵得不行... 特此抱歉QAQ A 题意:给定一个字符串, 最多删掉一个字符,使得剩余字符串字典序最小 n<=2e5 当然"最多"是假的 删了肯定比不删小 所以找到字符串里第一个字符i 满足str[i] > str[i + 1] 然后删掉str[i]显然就是最优的了 要是单调的的话 就把最后一个删了 B 题意:给定一个数n,对n做如下操作 1.如果n = 0 结束操作 2.找到n的最小质因数 3.将n减去它的最小质因数,继续操作1 现在给出

一.试题 问题描述  G国国王来中国参观后,被中国的高速铁路深深的震撼,决定为自己的国家也建设一个高速铁路系统.  建设高速铁路投入非常大,为了节约建设成本,G国国王决定不新建铁路,而是将已有的铁路改造成高速铁路.现在,请你为G国国王提供一个方案,将现有的一部分铁路改造成高速铁路,使得任何两个城市间都可以通过高速铁路到达,而且从所有城市乘坐高速铁路到首都的最短路程和原来一样长.请你告诉G国国王在这些条件下最少要改造多长的铁路. 输入格式  输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示G国城市的数量

题意 A,B两个人分别在1和n区.每个区有若干点(区之间的点可以重复,各个区内点间的距离一致),给出区之间有联系的图以及到达所需时间.求两个人见面最短时间以及在哪个区碰面(可有多个) 分析 隐式图搜索.但是注意一点:当我们搜索过一个区之后,这个区的最短路一定是被更新完成的,最短的(只要没有负权边).因此,我们应当对已经访问过的点加一个标记,即可极大的剪枝,加快对隐式图的Dijkstra. 另一种做法 对于每个区定义一个新的虚拟点,区中的每个点到这点的距离是给定的\(t_i\)(不去生成一个完全图

E. Invitation Cards Time Limit: 8000ms Memory Limit: 262144KB 64-bit integer IO format: %lld      Java class name: Main   In the age of television, not many people attend theater performances. Antique Comedians of Malidinesia are aware of this fact.

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

这种技巧是挺久以前接触的了,最近又突然遇到几道新题,于是总结了一下体会. 这种算法适用的前提是,标题所述的"状态集合"大到不可枚举(否则枚举就行了qaq),且\(k\)一般是在\(10^6\)这个数量级以下. 前置技能:Dijkstra算法,及其思想和正确性证明. 传送门1:思想和正确性证明 传送门2:优先队列优化dijkstra 先看一个问题: 给\(m\)(\(2 \leq m \leq 10\))个长度为\(n\)(\(n \leq 10^5\))的整数

Dijkstra+ 链式前向星+ 优先队列   Dijkstra算法 Dijkstra最短路算法,个人理解其本质就是一种广度优先搜索.先将所有点的最短距离Dis[ ]都刷新成∞(涂成黑色),然后从起点x (Dis[x]= 0, Dis[]值最小 )开始查询:先将x 加入(涂成灰色),对x 的所有边进行遍历,对所有搜索到的点x+ 1 进行松弛(刷新),若经过x 点的松弛,得到的距离小于原来的值:Dis[x]+ dis(x, x+ 1) < Dis[x+ 1], 则用新值刷新,把x+ 1加入(涂成灰

最开始学最短路的时候只会用map二维数组存图,那个时候还不知道这就是矩阵存图,也不懂得效率怎么样 经过几个月的历练再回头看最短路的题, 发现图可以用链式前向星来存, 链式前向星的效率是比较高的.对于查找边,可以用优先队列来优化查找速度,两者结合可以提高很高的效率. 写这篇博客是为了给自己提供一个模板, 在自己研究这问题的时候发生了很多, 有一些小细节的错误错的我怀疑人生, 其实还是自己太菜了,包括函数的重载也不懂, 就琢磨了好久 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showpr