2013成都邀请赛J题||HDU4725 The Shortest Path in Nya Graph(spfa+slf优化最短路)

本文主要是介绍2013成都邀请赛J题||HDU4725 The Shortest Path in Nya Graph(spfa+slf优化最短路),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目地址:HDU 4725

这题卡了好长时间了,建图倒是会建,但是不会最短路的算法优化,本以为都需要堆去优化的,打算学了堆之后再来优化,但是昨晚CF的一道题。。(那题也是不优化过不了。。)然后我就知道了还有不需要堆也可以的优化,而且优化的操作很简单,把单向队列变成双端队列就行了。具体优化思路是若d[v]比队列前端的元素的距离小,就加入队列前端,否则加入队列尾端。很简单吧。。。会了后,把这题一加上slf优化就过了。。。

其实这题的重点在于建图。。不在于优化。。。。sad。。

这题的建图就是把层次也都抽象成两个点,一个用来出,一个用来进。我是看的kuangbin大神的博客才知道的。

详情见kuangbin大神博客。。kuangbin大神博客

懒得去的可以看下面博文文字的复制。。

N个点,然后有N层,要假如2*N个点。

总共是3*N个点。

点1~N就是对应的实际的点1~N. 要求的就是1到N的最短路。

然后点N+1 ~ 3*N 是N层拆出出来的点。

第i层,入边到N+2*i-1, 出边从N+2*i 出来。(1<= i <= N)

N + 2*i 到 N + 2*(i+1)-1 加边长度为C. 表示从第i层到第j层。

N + 2*(i+1) 到 N + 2*i - 1 加边长度为C,表示第i+1层到第j层。

如果点i属于第u层,那么加边 i -> N + 2*u -1 N + 2*u ->i 长度都为0

然后我的代码如下:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <queue>
#include <map>
#include <algorithm>using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int vis[310000], d[310000], cnt, head[310000], n, num;
struct node
{int u, v, w, next;
} edge[700000];
void add(int u, int v, int w)
{edge[cnt].v=v;edge[cnt].w=w;edge[cnt].next=head[u];head[u]=cnt++;
}
void spfa()
{int f1=0, f2=0, i;deque<int>q;q.push_back(1);memset(d,INF,sizeof(d));memset(vis,0,sizeof(vis));d[1]=0;vis[1]=1;while(!q.empty()){int u=q.front();q.pop_front();vis[u]=0;for(i=head[u]; i!=-1; i=edge[i].next){int v=edge[i].v;if(d[v]>d[u]+edge[i].w){d[v]=d[u]+edge[i].w;if(!vis[v]){vis[v]=1;if(!q.empty()&&d[v]<d[q.front()]){q.push_front(v);}elseq.push_back(v);}}}}if(d[n]==INF)d[n]=-1;printf("Case #%d: %d\n",num,d[n]);
}
int main()
{int t, u, v, w, m, c, i;num=0;scanf("%d",&t);while(t--){num++;memset(head,-1,sizeof(head));memset(vis,0,sizeof(vis));cnt=0;scanf("%d%d%d",&n,&m,&c);for(i=1; i<=n; i++) //将第i个边与该边所属的层次u相连。{scanf("%d",&u);add(i,n+2*u-1,0);add(n+2*u,i,0);}for(i=1; i<n; i++) //将每两个相邻的层次互连{add(n+2*i+1,n+2*i,c);add(n+2*i-1,n+2*i+2,c);}while(m--){scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);add(u,v,w);add(v,u,w);}spfa();}return 0;
}


这篇关于2013成都邀请赛J题||HDU4725 The Shortest Path in Nya Graph(spfa+slf优化最短路)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1103740

相关文章

无法启动此程序因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll修复方案

《无法启动此程序因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll修复方案》:本文主要介绍了无法启动此程序,详细内容请阅读本文,希望能对你有所帮助... 在计算机使用过程中,我们经常会遇到一些错误提示,其中之一就是"api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll丢失

SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化

《SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录一、HTTP连接池的核心价值二、Spring Boot集成方案方案1:Apache HttpCl

PyTorch高级特性与性能优化方式

《PyTorch高级特性与性能优化方式》:本文主要介绍PyTorch高级特性与性能优化方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、自动化机制1.自动微分机制2.动态计算图二、性能优化1.内存管理2.GPU加速3.多GPU训练三、分布式训练1.分布式数据

MySQL中like模糊查询的优化方案

《MySQL中like模糊查询的优化方案》在MySQL中,like模糊查询是一种常用的查询方式,但在某些情况下可能会导致性能问题,本文将介绍八种优化MySQL中like模糊查询的方法,需要的朋友可以参... 目录1. 避免以通配符开头的查询2. 使用全文索引(Full-text Index)3. 使用前缀索

C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南

《C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南》在日常工作中,Excel数据导出是一个常见的需求,然而,当数据量较大时,性能和内存问题往往会成为限制导出效率的瓶颈,下面我们看看C#如何结合EPPl... 目录一、技术方案核心对比二、各方案选型建议三、性能对比数据四、核心代码实现1. MiniExcel

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis