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C++算法详解:CSP-J2023 T4 旅游巴士问题及最短路算法题解

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简介:
本篇文章详细解析了CSP-J2023竞赛第四题“旅游巴士”问题,并介绍了相关的最短路径算法,适用于学习C++算法的读者。 这道题是CSP-J 2023第二轮的第四题,属于最短路算法问题,并且建议使用Dijkstra算法来解决。然而,题目中有一些不同于常规模板的独特限制条件:例如,在特定时刻之后才能通过某条路径;这意味着直接选择耗时最少的路径可能行不通,因为需要在起点等待下一班车的时间点。 此外,由于发车间隔不是固定的1单位时间(而是k),所以在起点停留的时间必须是k的倍数。这增加了问题复杂度的一个关键挑战:当尝试走一条不可达路径时,我们可以通过增加额外的时间来使该路径变得可行,直到满足条件为止。 需要注意的是,最终选择最短用时的路径并不总是答案的最佳选项;因为所花费时间需要符合k的倍数要求。举例来说,如果k=100,并且从起点到终点有三条不同的路线,它们分别耗时99、200和300单位时间: 在这种情况下,虽然最短用时为99的时间不符合题目条件(不是k的整数倍),而第二条路径即耗时200单位时间则是答案。

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  • C++CSP-J2023 T4
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    本篇文章详细解析了CSP-J2023竞赛第四题“旅游巴士”问题,并介绍了相关的最短路径算法,适用于学习C++算法的读者。 这道题是CSP-J 2023第二轮的第四题,属于最短路算法问题,并且建议使用Dijkstra算法来解决。然而,题目中有一些不同于常规模板的独特限制条件:例如,在特定时刻之后才能通过某条路径;这意味着直接选择耗时最少的路径可能行不通,因为需要在起点等待下一班车的时间点。 此外,由于发车间隔不是固定的1单位时间(而是k),所以在起点停留的时间必须是k的倍数。这增加了问题复杂度的一个关键挑战:当尝试走一条不可达路径时,我们可以通过增加额外的时间来使该路径变得可行,直到满足条件为止。 需要注意的是,最终选择最短用时的路径并不总是答案的最佳选项;因为所花费时间需要符合k的倍数要求。举例来说,如果k=100,并且从起点到终点有三条不同的路线,它们分别耗时99、200和300单位时间: 在这种情况下,虽然最短用时为99的时间不符合题目条件(不是k的整数倍),而第二条路径即耗时200单位时间则是答案。
  • Dijkstra析-Dijkstra.rar
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    本资源深入解析了Dijkstra算法在求解图中两点间最短路径的问题,适用于初学者理解该算法的基本原理和应用场景。包含详细的步骤说明与示例代码。 最短路径Dijkstra算法-最短路Dijkstra算法.rar包含了关于最短路径Dijkstra算法的内容。
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    本文介绍了如何在C#编程语言环境中应用Floyd算法来解决图论中的多源最短路径问题,提供了详细代码示例和算法原理说明。 C# 中使用 Floyd 算法求解最短路径问题。Floyd 算法是一种用于在带权图中找出任意两点之间最短路径的有效算法,在 C# 编程语言中实现该算法可以解决复杂网络中的路径优化问题。
  • 用FloydC++源码)
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    本文章提供了一个使用Floyd-Warshall算法计算图中所有顶点对最短路径的C++实现。代码简洁明了,并详细注释以帮助理解。适合于学习和研究用途。 本段落是关于算法与数据结构课程结课报告的总结,参考了相关文献并进行了提炼。主要介绍了求解几个点之间最短距离的算法,并提供了C++源码,在Visual Studio 2019中可以实现且易于理解。希望对大家有所帮助。需要注意的是,我没有要求积分,因为我也借鉴了他人的成果。
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    简介:本文深入探讨了经典的Dijkstra算法,用于解决图论中的单源最短路径问题。通过详细解析其工作原理和应用场景,帮助读者理解并掌握这一高效的算法。 使用Dijkstra算法求解单源最短路径问题时,不仅可以找出最短路径的长度,还能给出从起点到各目标点的具体最短路径序列。
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    本资源为《遗传算法求解最短路径问题》研究资料,内含利用遗传算法解决图中两点间最短路径的源代码及详细文档。适用于运筹学、计算机科学等相关领域学习与研究。 遗传算法可以用于寻找遍历给定城市的最短路径,并且在寻路效果上表现出色。
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    本简介探讨了如何运用Dijkstra算法通过C++编程语言解决图论中的最短路径问题,提供了一个实现该算法的具体代码示例。 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是一种常用的最短路径查找方法,适用于计算从一个节点到其他所有节点的最短距离。它的主要特点是通过以起始点为中心逐步向外扩展的方式进行搜索,直至到达终点为止。接下来将介绍如何使用C++语言和Dijkstra算法来求解最短路径问题,请继续阅读了解详情。
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    本篇文章详细介绍了如何运用经典的Dijkstra算法,在C++编程语言环境中高效地解决图论中的最短路径问题。通过实例代码展示其应用过程,帮助读者深入理解该算法的实际操作与优化技巧。 迪杰斯特拉算法由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出,因此也被称为狄克斯特拉算法。它用于寻找从一个顶点到其余各顶点的最短路径,在有向图中解决最短路径问题。该算法的主要特点是按照以起始节点为中心向外层层扩展的方式进行搜索,直到到达终点为止。 Dijkstra算法可以得出最优解,但是由于遍历计算了大量节点,因此效率较低。其核心思想是按路径长度递增的顺序生成算法: 1. 将顶点集合V分为两组:S和T。 2. 初始时,仅将源点V0放入已求出最短路径的集合S中;其余所有未确定最短路径的节点均属于待处理集T。 接下来按照如下步骤进行操作: - 按照递增顺序逐步从T集中选取顶点并将其加入到S集中; - 在这一过程中,确保每次都将源点V0至当前已添加进集合S中各顶点之间的最短路径长度计算出来。
  • Python中利用Dijkstra决图的
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    本文详细讲解了如何在Python编程环境中应用Dijkstra算法来求解图形中最短路径的问题,适合对图论和算法感兴趣的读者深入学习。 本段落主要介绍了如何使用Python实现Dijkstra算法来求解图中最短路径距离的问题,并简单描述了该算法的原理。结合具体的实例分析了在Python中利用Dijkstra算法解决这类问题的相关步骤与操作技巧,供需要的朋友参考。