题目链接 J. Jinping Trains 题目大意 给出一张无向图，每条有向边表示一条铁路，通过这条路的时间为t，到每个站点（节点）都会停靠，每列车都有一个发车时间点x，有一个发车频率f，即每f分钟发一辆车，一个乘坐价值c，求出1-n最短的交通时间并且路费尽量小。 思路解析 我们很容易会想到这道题的本质
最短路 定义¶ from oi-wiki.org （还记得这些定义吗？在阅读下列内容之前，请务必了解 图论相关概念 中的基础部分。） 路径 最短路 有向图中的最短路、无向图中的最短路 单源最短路、每对结点之间的最短路 性质¶ 对于边权为正的图，任意两个结点之间的最短路，不会经过重复的结点。
【全程NOIP计划】图论算法 最短路算法 常用的最短路算法SPFA,Dijkstra,Floyd算法 最短路问题，就是对于有权图的两个点，找到一条连接两个点的路径，使得路径的权值和最小 在说最短路算法之前，必须了解松弛的概念 其实n简单，如果\(a \rightarrow b+b \rightarrow c\)的距离比\(a \rightarr
假设不经过边 \(t\) 的最短路为 \(D_t\)，经过的为 \(B_t\)，那么答案显然为 \(\min(D_t,B_t-w_t+x)\)。我们只要对每条边把这两者求出来即可。 dij 求出 \(1\to n\) 的任意一条最短路 \(p_{1\sim s}\)，如果 \(t\) 不在其上的话，显然必有 \(D_t=\mathrm{dis}(1,n)\)，\(B_t=\min(\mathrm{d
Scala运算符 2.2逻辑运算符 1）基本说明 Tips：上述逻辑与&&或者逻辑或会有"短路一说"------即当逻辑与中的A条件为假的时候，就不会再进行第二个B的操作；逻辑或中的A若为真，则不会再去判断B的真假性。 2）案例： 对“短路”的解释说明： 短路与&& 和 按位与&的区别： 在做逻辑判断时，还是
运算符优先级 C语言运算符优先级一览表 短路运算 逻辑运算符 && 只要碰到了false或者等价于false的就短路，只要短路了就不会继续往后执行了。如果短路了，得到造成短路的这个值，如果不短路，得到的是第二个值 逻辑运算符||则碰到了true或者等价于true的就短路，只要短路了就不会继续
java运算符 运算符的介绍和分类 运算符是一种告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作的符号。 运算符分为以下几种 算数运算符 关系运算符 逻辑运算符 位运算符 运算符 算术运算符 算数运算符是对数据进行运算 +（加号） 加法运算 –（减号） 减法运算 *（星号） 乘法运算
第二章 java语言基础 六.运算符 1.算数运算符 +求和 -相减 *乘积 /商 %求余数（取模）++自加1 --自减 一个表达式当中有多个运算符，运算符有优先级，不确定的加小括号，提升优先级 2.关系运算符 ＞大于 ＞=大于等于 <小于 <=小于等于 ==等于 ！=不等于 =是赋值运算符，==是关系运算符 关系运算符
计划主要以小视野和CF2500~2600为主 小视野上的题直接瞎起名字了 東京 Tokyo とうきょう 可以考虑 dp，按照最短路长度把点分层，发现要么这一层到下一层连边，要么是层之间连边 因为 2 可以随便取，所以实际上是求一个图的每个点的最短路长度之和 用 \(f[i][j]\) 表示 \(i\) 个点最后一层
目录问题单源最短路边权都是正数朴素Dijkstra O(n^2)堆优化的Dijkstra O(mlogn)存在负权边Bellman-Ford 算法 O(nm)SPFA （没有负环）多源汇最短路Floyd 算法 O(n^3)链接 问题 图论中的最短路问题，求两个点之间最短距离（路径）的问题； 规定使用n: 表示点的数量；m: 表示边的数量；边数m是顶点
负环： 因为负环肯定是越跑越短的，但是一个图上所有点都选上时，肯定不是最短路。因此，我们可以通过这一点来思考怎么处理负环： 处理负环的方式只有 \(\text{SPFA}\) ，\(\text{dijkstra}\) 是不能用的。 我们在每次更新边权时，如果是正边，那么只可能对下一个答案更新一次，所以出现负环，则是对
目录问题单源最短路边权都是正数朴素Dijkstra O(n^2)堆优化的Dijkstra O(mlogn)存在负权边Bellman-Ford 算法 O(nm)SPFA （没有负环）多源汇最短路Floyd 算法 O(n^3)相关题解 问题 图论中的最短路问题，求两个点之间最短距离（路径）的问题； 规定使用n: 表示点的数量；m: 表示边的数量；边数m是
问题描述： N个顶点M条边的无向无权图，顶点编号为1−N。问从顶点1开始，到其他每个点的最短路有几条。 概念： 我们可以找出一个图的最短路，这张图有不同路径满足这个路径最短的限制。求不同路径数量称为最短路计数。 思路： 在跑最短路的时候用Cnt数组记录最短路条数。（Dij和SPFA都能
目录 1.“&”和“&&”的区别： 2. | 和 || 的区别 1.“&”和“&&”的区别： 单&时，左边无论真假，右边都进行运算； 双&时，如果左边为真，右边参与运算，如果左边为假，那么右边不参与运算 “|”和“||”的区别同理，||表示：当左边为真，右边不参与运算。 例: 看运行结果: 可见 :
常见的求最短路方法 1.单源最短路 给定一个带权有向图G=（V，E），其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。要算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和这个问题通常称为单源最短路问题。 1.1仅含正权边 1.1.1 Dijkstra算法 思
目录第二章 搜索Flood Fill最短路模型多源BFS最小步数模型双端队列广搜双向广搜A*DFS之连通性模型DFS之搜索顺序DFS之剪枝与优化迭代加深双向DFSIDA* 提高课笔记 第二章 搜索 Flood Fill AcWing 1097. 池塘计数 AcWing 1098. 城堡问题 AcWing 1106. 山峰和山谷 最短路模型 AcWi
BFS第一次扩展到终点时即可求得最短路 AcWing 1076. 迷宫问题 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; int bx[4] = {0,0,1,-1}; int by[4] = {1,-1,0,0}; int n; struct node { int px; int py; }
&& 和 || 运算符使用短路逻辑，是否会执行第二个语句取决于，第一个操作数的结果。 在需要访问某个对象的属性时候，可以使用这个特性检查该对象是否为空。 运算符语法说明&&（and，逻辑与）expr1&&expr2若expr1为true则返回expr2，否则，返回expr1||（or，逻辑或）expr1||expr2若expr1为true，则返回exp
算法要素：djst+次大（小）值思想 具体实现： 去学k短路然后把k设成2 djst统计最小值和次小值 但是会出现一个问题：djst的基础思想是通过vis数组保证每一个点只被修改一次。 但是由于要维护最小值和次小值，因此可能出现最小值已被更新完但是次小值根本就没有被更新的情况。 这个时候vis数组
在学习单源最短路之前，首先要了解数组和for循环 for循环 for循环，顾名思义就是循环语句 运行以下代码 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int main(){ for(int i=0;i<=10;i++){ cout<<i<<' '; } return 0; } 得到 运行以
2021-10-23 加湿器通电后, 有一瞬间电火花，拆开后发现FUSE(保险丝)裂开了 方案一: 找短路,修短路换保险丝 方案二: 换电源板(淘宝搜索加湿器电源板即可)
前言 好家伙，严格一个 \(\log_2m\) 竟然比 \(\log_2^2n\) 慢！ 题目 DarkBZOJ 讲解 刨开树边不看，我们看非树边的贡献。 对于非树边 \((u,v,w)\)，显然它可以对 \(u\rightarrow v\) 路径上除 LCA 的点产生贡献，可以试图用 \(dis_u+dis_v+w-dis_x\) 去更新路径上点 \(x\) 的答案。 有一个
Dijkstra算法求最短路 伪代码 1. dist[1] = 0, dist[i] = 无穷大 // 初始化距离 2. for i : 0~n: 3. t <-- 还没有确定的点中最小的 4. s <-- t 确定t点 5. 用t来更新可到达点的距离 (if dist[j] > dist[t] + g[t][j]) 朴素版 题目 给定一个 n 个点 m 条边的有向
一、知识结构图 二、Dijkstra算法 单源最短路径 思想:广度和贪心 步骤： 1、当到一个时间点时，图上部分的点的最短距离已确定，部分点的最短距离未确定。 2、选一个所有未确定点中离源点最近的点，把他认为成最短距离。 3、再把这个点所有出边遍历一边，更新所有的点。 三、
