题意:

     给你一个有向图,然后求从起点到终点的最短,但是还有一个限制,就是总花费不能超过k,也就是说每条边上有两个权值,一个是长度,一个是花费,求满足花费的最短长度。

思路:

      一开始写了一个mark[i][j]第i个点花费j状态的spfa,TLE了,然后又优化了下,就是先反向搜索一遍简单最短路(以花费为权值)然后用这个结果在mark[][]二维的最短路里面剪枝用,结果还是超时了,然后又尝试了下优先队列,结果900+ac险过,我把自己的第一个优化去掉,结果跑了800+,哎!对于在spfa上使用优先队列,这个我感觉还是不是很靠谱啊,如果不考虑优先队列的时间复杂度跑spfa确实是个优化,因为毕竟有点贪心的意思(具体能优化多少,要看数据,总之不会像记忆化搜索那样级别的优化就是了),可是优先队列的操作时间是log级别的,在他们两个之间去衡量,还是要看具体数据啊。

这是个有反向搜索预处理优化的ac代码,把反向预处理去掉之后会更快一点(哎!)

#include<queue>

#include<stdio.h>

#include<string.h>

#define N_node 100 + 5

#define N_edge 10000 + 10

#define INF 100000000

using namespace std;

typedef struct

{

    int to ,next ,cost ,time;

}STAR;

typedef struct

{

    int to ,next ,cost;

}STAR2;

typedef struct NODE

{

    int id ,cost ,time;

    friend bool operator < (NODE a ,NODE b)

    {

        return a.cost > b.cost || a.cost == b.cost && a.time > b.time;

    }

}NODE;

int list[N_node] ,tot;

int list2[N_node] ,tot2;

int mark[N_node][10000+5];

int  s_x[N_node][10000+5];

int s_x2[N_node];

STAR E[N_edge];

STAR2 E2[N_edge];

NODE xin ,tou;

void add(int a ,int b ,int c ,int d)

{

    E[++tot].to = b;

    E[tot].cost = c;

    E[tot].time = d;

    E[tot].next = list[a];

    list[a] = tot;

}

void add2(int a ,int b ,int c)

{

    E2[++tot2].to = b;

    E2[tot2].cost = c;

    E2[tot2].next = list2[a];

    list2[a] = tot2;

}

void Spfa(int s ,int n ,int maxtime)

{

    for(int i = 0 ;i <= n ;i ++)

    for(int j = 0 ;j <= maxtime ;j ++)

    s_x[i][j] = INF ,mark[i][j] = 0;

    priority_queue<NODE>q;

    xin.id = 1 ,xin.cost = xin.time = 0;

    q.push(xin);

    s_x[xin.id][xin.time] = 0;

    mark[xin.id][xin.time] = 1;

    while(!q.empty())

    {

        tou = q.top();

        q.pop();

        mark[tou.id][tou.time] = 0;

        for(int k = list[tou.id] ;k ;k = E[k].next)

        {

            xin.id = E[k].to;

            xin.cost = tou.cost + E[k].cost;

            xin.time = tou.time + E[k].time;

            if(xin.time + s_x2[xin.id]> maxtime) continue;

            if(s_x[xin.id][xin.time] > s_x[tou.id][tou.time] + E[k].cost)

            {

                s_x[xin.id][xin.time] = s_x[tou.id][tou.time] + E[k].cost;

                if(!mark[xin.id][xin.time])

                {

                    mark[xin.id][xin.time] = 1;

                    q.push(xin);

                }

            }

        }

    }

}

void Spfa2(int s ,int n)

{

    int mk[N_node] = {0};

    for(int i = 0 ;i <= n ;i ++)

    s_x2[i] = INF;

    queue<int>q;

    q.push(s);

    mk[s] = 1;

    s_x2[s] = 0;

    while(!q.empty())

    {

        int xin ,tou;

        tou = q.front();

        q.pop();

        mk[tou] = 0;

        for(int k = list2[tou] ;k ;k = E2[k].next)

        {

            xin = E2[k].to;

            if(s_x2[xin] > s_x2[tou] + E2[k].cost)

            {

                s_x2[xin] = s_x2[tou] + E2[k].cost;

                if(!mk[xin])

                {

                    mk[xin] = 1;

                    q.push(xin);

                }

            }

        }

    }

}

int main ()

{

    int n ,m ,maxtime ,i;

    int a ,b ,c ,d;

    while(~scanf("%d" ,&maxtime))

    {

        scanf("%d %d" ,&n ,&m);

        memset(list ,0 ,sizeof(list));

        memset(list2 ,0 ,sizeof(list2));

        tot = 1 ,tot2 = 1;

        for(i = 1 ;i <= m ;i ++)

        {

            scanf("%d %d %d %d" ,&a ,&b ,&c ,&d);

            add(a ,b ,c ,d);

            add2(b ,a ,d);

        }

        Spfa2(n ,n);

        Spfa(1 ,n ,maxtime);

        int ans = INF;

        for(i = 1 ;i <= maxtime ;i ++)

        if(ans > s_x[n][i]) ans = s_x[n][i];

        if(ans == INF) ans = -1;

        printf("%d\n" ,ans);

    }

    return 0;

}

POJ1722二维spfa+优先队列优化的更多相关文章

  1. Firemonkey 原生二维码扫描优化

    之前用了ZXing的Delphi版本,运行自带的例子,速度非常慢,与安卓版本的相比查了很多,因此打算使用集成jar的方法,但是总觉得美中不足. 经过一番研究,基本上解决了问题. 主要有两方面的优化: ...

  2. (转载)Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例

    Android项目实战(二十八):使用Zxing实现二维码及优化实例 作者:听着music睡 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2016-11-21我要评论 这篇文章主要介绍了Android项目 ...

  3. 01二维背包+bitset优化——hdu5890

    口胡一种别的解法: 三重退背包,g1[j]k]表示不选x的选了j件物品,体积为k的方案数,g[0][0] = 1 , g1[j][k]=dp[j][k]-g1[j-1][k-a[x]] 然后按这样再退 ...

  4. 洛谷 P5471 - [NOI2019] 弹跳(二维线段树优化建图+堆优化存边)

    题面传送门 一道非常有意思的题(大概可以这么形容?) 首先看到这类一个点想一个区域内连边的题目可以很自然地想到线段树优化建图,只不过这道题是二维的,因此需要使用二维线段树优化建图,具体来说,我们外层开 ...

  5. POJ 1724 ROADS(二维SPFA)

    题目链接 用STL实现超时了,用普通队列500+,看到spfa,反应太迟钝了. #include <cstring> #include <cstdio> #include &l ...

  6. SDUT 最短路径(二维SPFA)

    http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2622 #include<stdio.h& ...

  7. POJ 2686 Traveling by Stagecoach(状压二维SPFA)

    Traveling by Stagecoach Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3407   Accepted ...

  8. BZOJ3577:玩手机(最大流,二维ST表)

    Description 现在有一堆手机放在坐标网格里面(坐标从1开始),坐标(i,j)的格子有s_(i,j)个手机. 玩手机当然需要有信号,不过这里的手机与基站与我们不太一样.基站分为两种:发送站和接 ...

  9. Android利用zxing生成二维码

    感谢大佬:https://blog.csdn.net/mountain_hua/article/details/80646089 **gayhub上的zxing可用于生成二维码,识别二维码 gayhu ...

随机推荐

  1. CVE-2016-10033 WordPress <= 4.6 命令执行漏洞

    漏洞参考 https://www.jianshu.com/p/85ac4af9f947 漏洞信息 这个锅还是要PHPMailer背(CVE-2016-10033,WordPress 使用 PHPMai ...

  2. C# 应用 - 使用 HttpClient 发起 Http 请求

    1. 需要的库类 \Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework\v4.7.2\System.Net.Http.dll System.N ...

  3. Apache配置 1. 默认虚拟主机

    编辑httpd.conf搜索httpd-vhosts,去掉#号 # vi /usr/local/apache2.4/conf/httpd.conf Include conf/extra/httpd-v ...

  4. 字符串匹配-BF算法和KMP算法

    声明:图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/av95949609 BF算法 原理分析 Brute Force 暴力算法 用来在主串中查找模式串是否存以及出现位置 ...

  5. Solon 框架详解(十一)- Solon Cloud 的配置说明

    Solon 详解系列文章: Solon 框架详解(一)- 快速入门 Solon 框架详解(二)- Solon的核心 Solon 框架详解(三)- Solon的web开发 Solon 框架详解(四)- ...

  6. java实现回溯算法

    最近有在leetcode上面做算法题,已经遇到了两道回溯算法的题目,感觉一点思路都没有,现决定将java如何实现回溯算法做一次总结. 什么叫做回溯算法 (摘抄于百度百科) 回溯算法实际上一个类似枚举的 ...

  7. java 实现快速排序

    package leetcode;public class Singleton { public static void sort(int[] array,int low,int high){ int ...

  8. Tornado 简明教程

    1.TornadoTornado:python编写的web服务器兼web应用框架1.1.Tornado的优势轻量级web框架异步非阻塞IO处理方式出色的抗负载能力优异的处理性能,不依赖多进程/多线程, ...

  9. 攻防世界 reverse EASYHOOK

    EASYHOOK XCTF 4th-WHCTF-2017 1 data=[ 0x61, 0x6A, 0x79, 0x67, 0x6B, 0x46, 0x6D, 0x2E, 0x7F, 0x5F, 2 ...

  10. 极速精简 Go 版 Logstash

    前言 今天来介绍 go-zero 生态的另一个组件 go-stash.这是一个 logstash 的 Go 语言替代版,我们用 go-stash 相比原先的 logstash 节省了2/3的服务器资源 ...