短路运算: public class Annotation { public static void main(String[] args) { int a = 5; boolean b = (a<4)&&(a++<5);//a<4已经成立，a++<5根本不 //用再算了 System.out.println(b); System.out.println(a); } }
单源最短路径 DIjkstra 算法 auto Dijkstra = [&](int s) { std::priority_queue<PII, std::vector<PII>, std::greater<PII>> q; std::vector<int> dis(n + 1, inf), vis(n + 1); dis[s] = 0; q.push({0, s}); while (!q.empty())
单源最短路建图，应用，扩展。 重新给图论提高课做一个总结。 建图方式 对于一个含有\(n\)个点，\(m\)条边的无向图，边权都是正值，求解起点到终点的最短距离。 根据\(n,m\)的数据范围选择邻接表或者邻接矩阵直接建图跑最短路就行，属于裸的板子题，难点在于如何抽象出图论模型来改板子吧。 多
算术运算符 % 取模的本质是 逻辑运算符 短路与和逻辑与的区别 逻辑与& 如果第一个条件为false，则第二个条件仍然会判断，最终结果为flase 短路与&& 如果第一个条件为false，则第二个条件不会判断，最终结果为false。 开发中 基本使用短路与，短路与效率高。 赋值运算符
题目 给定N个点，M条边的无向图，N<=1000,M<=N*(N-1)/2。求1N的最短路中把任意一条边删去后，1N新的最短路长度的最大值。 Solution 一种暴力是先把最短路求出后，枚举每条边，将其删去，再重新跑最短路，用不加优化dij，复杂度O（N^3） 发现很难删去一条边，并很快的维护出新的最短路。 考虑枚举新的最
一、Floyed 用于求解多源最短路，可适用于负边权，有向图无向图都可。 原理： 设f[k][i][j]表示经过节点编号不超过k的点，i到j的最短路， 则f[k][i][j]=min(f[k-1][i][j],f[k-1][i][k]+f[k-1][k][j]). 初值为f[0][i][j]=a[i][j]，则答案即为f[n][i][j] 其中k是阶段，循环时需置于外层，且k这一维
同余最短路 什么神仙算法 这类问题的关键在于建模，头大了，主要总结几个题的思路技巧吧。 （标题有 Link） P3403 跳楼机 明显的楼层数只能在 \([1,k]\) 之间，因为可以回到第一层，那么问题转化一下： 满足 \(ax+by+cz \equiv i \pmod k\) 的 \(i\) 有几个。 对于每一个 \(i\) ，我们可以把它表
0x00. 最短路的定义 在一个赋权图 \(G\) 中，点 \(u\) 到点 \(v\) 有若干条通路，定义 \(u\) 到 \(v\) 的最短路为这些通路中边权值和最短的一条 在上图中，从 \(1\) 到 \(7\) 的最短路为 \(1 \rightarrow 2 \rightarrow 5 \rightarrow 7\) 或者 \(1 \rightarrow 2 \rightarrow 5 \righ
一、问题解析 原题链接：https://www.acwing.com/problem/content/851/ 最短路问题是图论中的一个基本问题——给定一张有权图，如何求某两点之间的最短路径？ Dijkstra算法： Dijkstra算法通常是求解单源最短路中最快的算法，但它无法处理存在负权边（权重为负数）的情况。Dijkstra本质上是
逻辑运算符： 概念︰逻辑运算符是用来进行布尔值运算的运算符，其返回值也是布尔值。后面开发中经常用于多个条件的判断 两边都是true才返回true，否则返回false 逻辑中断逻辑与： 短路运算的原理∶当有多个表达式(值)时,左边的表达式值可以确定结果时,就不再继续运算右
一、题目分析 本题同样是差分约束的问题，要求\(1\)到\(n\)之间可能的最大的距离，这使得我们更加深刻的理解了差分约束的思想。 在\(AcWing\) \(1169\) 糖果里，仔细的讲解了差分约束的基本思想，以及求不等式组的最大解需要求最短路，求最小解需要求最长路，这里不等式解的最大最小都是相对
比赛链接 A - Good morning 输入输出。 B - Mex 用个数组\(a_i\)标记\(i\)是否出现过，然后遍历一遍就能知道答案。 C - Choose Elements 可以动态规划。 \(dp_{i, j}\)表示前\(i\)个元素，结尾元素为\(j\)的状态是否可达， 其中\(j = 0\)表示结尾是\(A_i\)，\(j = 1\)表示结尾为\(B_i\)。
次短路 介绍 次短路其实没什么好说的，是一个非常简单的算法，和最短路几乎一样，但是如果没有想过那考试的时候还是可能码错 具体实现就是在 Dijkstra 基础上做一些改动，原本的 Dijkstra 是在最短路可以被更新时直接更新，现在加入次短路后就需要分情况讨论 如果堆顶信息比当前节点的次短
一、朴素dijkstra算法（基于贪心） //重复n-1次，每次在剩下的未确定最短路的点中，找距离源点最近的点，用这个距离来更新每个点到源点的距离 int dijkstra() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i ++ ) //n-1次 {
最短路难点不在于证明，在于建图，把一个问题抽象成图，如何定义边，如何定义图 Dijkstra迪杰斯特拉 本质，是不断刷新起点与其他各个顶点之间的 “距离表”。 初始化距离一号结点的距离为零，其他结点的距离设为无穷大（看具体的题）。 循环n次，每一次将集合S之外距离最短X的点加入到S中去（这里
接下来是图论问题求解最短路问题的最后一个，求解多元汇最短路问题 我们之前一般都是问1-n的最短路径，这里我们要能随便去问i到j的最短路径： 这里介绍一下Floyd算法：我们只有一个d[maxn][maxn]数组直接存储从i到j的最短路径，我们先看代码： #include<bits/stdc++.h>#define maxn 210#de
单源最短路 正权边 Dijkstra算法 O(n^2) 每次通过已知最短距离来更新到其他点的最短路 注意出现重边要进行比较 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e5+10; int g[N][N];//邻接矩阵 int dist[N];//源点到其他点的距离 bool st[N];//判
Johnson 算法 全源最短路径求解其实是单源最短路径的推广，求解单源最短路径的两种算法时间复杂度分别为： 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； 如果对全图顶点遍历，使用 D
比赛链接 A. Deletions of Two Adjacent Letters 下标为奇数的不能用，其他的能用。遍历一边就完事了。 B. DIV + MOD \(x\)要么是\(r\)，要么是\(r\)前面最大的满足模\(a\)等于\(a - 1\)的数。 C. Weight of the System of Nested Segments 对于任意\(2n\)个点，都可以构造出来满足条件
G - Reducing Delivery Cost 题意： 给你n个点和m条边以及每条边的权值 允许让一条边的权值变成0 然后有q次询问 求q次询问的xi到yi的最小路径和 思路： 显然是最短路的题 但是直接套最短路模板 枚举每条免费的边然后再dij每个点 来求 时间复杂度 是 n* m * k * log(m)会超时 所
void dijkstra(int s) { for(int i=1;i<=n;i++) dis[i]=inf; dis[s]=0; priority_queue<nod> q; q.push((nod){s,0}); while(!q.empty()) { nod data=q.top(); q.pop(); int u=data.u; if(data.d!=dis[u])
在郊区有 N 座通信基站，P 条 双向 电缆，第 i 条电缆连接基站 Ai 和 Bi。 特别地，1 号基站是通信公司的总站，N 号基站位于一座农场中。 现在，农场主希望对通信线路进行升级，其中升级第 i 条电缆需要花费 Li。 电话公司正在举行优惠活动。 农产主可以指定一条从 1 号基站到 N 号基站的路
题目描述 Alice 和 Bob 现在要乘飞机旅行，他们选择了一家相对便宜的航空公司。该航空公司一共在 n 个城市设有业务，设这些城市分别标记为 0 到 n−1，一共有 m 种航线，每种航线连接两个城市，并且航线有一定的价格。 Alice 和 Bob 现在要从一个城市沿着航线到达另一个城市，途中可
最短路 单源最短路 Dijkstra算法 边权非负 # include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long LL;struct Dijkstra{ #define MAXN 1234 #define INF 0x3f3f3f3f int n,m,s,t; int dis[MAXN],M[MAXN][MAXN]; bool vis[MAXN]; voi
1.java中的数据转换：（1）转换前的数据类型与转换后的类型兼容。（2）转换后的数据类型的表示范围比转换前的类型大。 2.java中，数字和字符一同输出，则输出的全是字符。 3.Scanner的用法： 在使用Scanner时需要添加Scanner包：import java. util. Scanner; Scanner in=new Scanner(System.in
