qwq dij其实和prim挺像的,prim是找权值最小点,dij是找边, 用一个优先队列就可以在加入边的时候直接排序,避免了每次遍历更新min priority_queue <pair<int,int>,vector<pair<int,int> >,greater<pair<int,int> > > q; 这句话就能把大根堆转化为小根堆(pair中的第一个值first最小的在最上面), 同时pair<边权,序号>便于在对

其实堆优化版极其的简单,只要知道之前的Dijkstra怎么做,那么堆优化版就完全没有问题了. 在做之前,我们要先学会优先队列,来完成堆的任务,下面盘点了几种堆的表示方式. priority_queue< pair<int,int> >q;// 这就是本程序要用的两个量的堆,当然这是大根堆,排的是第一个 q.qush(make_pair(,));//在程序中是这么用的,大根堆排序的是0 int x=q.top().second;//取第二个元素 int x=q.top().first

#include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; int n, m, s, dis[10005], din, uu, vv, ww, hea[10005], cnt; bool vis[10005]; struct Node{ int idx, val; }dui[1100005]; struct Edge{ i

最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 41168    Accepted Submission(s): 17992 Problem Description 在每年的校赛里.全部进入决赛的同学都会获得一件非常美丽的t-shirt.可是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的.所以如今他们想要寻

前言:趁着对Dijkstra还有点印象,赶快写一篇笔记. 注意:本文章面向已有Dijkstra算法基础的童鞋. 简介 单源最短路径,在我的理解里就是求从一个源点(起点)到其它点的最短路径的长度. 当然,也可以输出这条路径,都不是难事. 但是,Dijkstra不能处理有负权边的图. 解析 注:接下来,我们的源点均默认为1. 先上代码(注意,是堆优化过的!!): struct node{ int id; int total; node(){}; node(int Id,int Total){ id=

哈夫曼编码与哈夫曼算法 哈弗曼编码的目的是,如何用更短的bit来编码数据. 通过变长编码压缩编码长度.我们知道普通的编码都是定长的,比如常用的ASCII编码,每个字符都是8个bit.但在很多情况下,数据文件中的字符出现的概率是不均匀的,比如在一篇英语文章中,字母“E”出现的频率最高,“Z”最低,这时我们可以使用不定长的bit编码,频率高的字母用比较短的编码表示,频率低的字母用长的编码表示. 但这就要求编码要符合“前缀编码”的要求,即较短的编码不能是任何较长的编码的前缀,这样解析的时候才不会混淆.

P3371 [模板]单源最短路径(弱化版) 题目背景 本题测试数据为随机数据,在考试中可能会出现构造数据让SPFA不通过,如有需要请移步 P4779. 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N.M.S,分别表示点的个数.有向边的个数.出发点的编号. 接下来M行每行包含三个整数Fi.Gi.Wi,分别表示第i条有向边的出发点.目标点和长度. 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点i

Dijkstra's algorithm 迪杰斯特拉算法是目前已知的解决单源最短路径问题的最快算法. 单源(single source)最短路径,就是从一个源点出发,考察它到任意顶点所经过的边的权重之和为最小的路径. 迪杰斯特拉算法不能处理权值为负数或为零的边,因为本质上它是一种贪心算法,出现了负数意味着它可能会舍弃一条正确的边,而选择一个长边和一个负数边,因为长边和负数边的权值之和可能小于那条正确的边. 算法描述 它的过程也很简单,按照广度遍历的方式考察每一条有向边(v,w),如果可以对边进行

Dijkstra算法可使用的前提:不存在负圈. 负圈:负圈又称负环,就是说一个全部由负权的边组成的环,这样的话不存在最短路,因为每在环中转一圈路径总长就会边小. 算法描述: 1.找到最短距离已确定的顶点,从它出发更新相邻顶点的最短距离. 2.以后不需要再关心1中的“最短距离已确定的顶点”. C++代码: #include <bits\stdc++.h> using namespace std; #define INF 2147483647 #define MAX_V 1000 #define

P3371 [模板]单源最短路径 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N.M.S,分别表示点的个数.有向边的个数.出发点的编号. 接下来M行每行包含三个整数Fi.Gi.Wi,分别表示第i条有向边的出发点.目标点和长度. 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点i的最短路径长度(若S=i则最短路径长度为0,若从点S无法到达点i,则最短路径长度为2147483647) 输入输出样例

Dijkstra(迪杰斯特拉)单源最短路径算法 Dijkstra思想 Dijkstra是一种求单源最短路径的算法. Dijkstra仅仅适用于非负权图,但是时间复杂度十分优秀. Dijkstra算法主要思想是: 主要思想是,将结点分成两个集合:已确定最短路长度的,未确定的. 一开始第一个集合里只有节点V. 然后重复这些操作: 1.对那些刚刚被加入第一个集合的结点的所有出边执行松弛操作. 2.从第二个集合中,选取一个最短路长度最小的结点,移到第一个集合中. 用暴力算法的时间复杂度是Ο(n2+m)

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P4779 题目描述:给定一个 n 个点,m 条有向边的带非负权图,计算从 s 出发,到每个点的距离. 这道题就是一个单源最短路径的模板,有两种做法: 1.Floyd算法 暴力枚举出所有起点.终点以及中间值,然后算出每两个点间的最小值. 但这个算法时间复杂度较高,是O(n^3),很容易爆掉,在这道题甚至拿不到分. 代码: 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std;

Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 32824   Accepted: 11098 Description Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessi

Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题,但要求所有边的权值非负. Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子.设置一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u,并将u加入到S中,对u 的所有出边进行松弛.如果可以经过u来改进到顶点v的最短路径的话,就对顶点v的估计值进行更新. 如上图,u为源点,顶点全加入到优先队列中. ,队列中最小值为u(值为0),u出队列,对u的出边进行松弛(x.v.w),队列最小值

序 求最短路径的算法有很多,各有优劣. 比如Dijkstra(及其堆(STL-priority_queue)优化),但是无法处理负环的情况: 比如O(n^3)的Floyd算法:比如Bellman-Ford算法,可以处理负环的情况. SPFA算法就是基于Bellman-Ford算法的改进. SPFA,全称为Shortest Path Faster Algorithm,也被很多Oler笑称为Super Fast Algorithm. 无可否认的是,SPFA的效率的确很高. 逻辑与思路 SPFA的核心

P4779 [模板]单源最短路径(标准版) 求单源最短路, 输出距离 Solution \(nlogn\) 堆优化 \(Djs\) Code #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> typedef long long LL; using namespace std; LL RD(){ LL out = 0,f

洛谷 P4779[模板]单源最短路径(标准版) 题目背景 2018 年 7 月 19 日,某位同学在 NOI Day 1 T1 归程 一题里非常熟练地使用了一个广为人知的算法求最短路. 然后呢? 100→60 : Ag→Cu : 最终,他因此没能与理想的大学达成契约. 小 F 衷心祝愿大家不再重蹈覆辙. 题目描述 给定一个 N 个点, M 条有向边的带非负权图,请你计算从 S 出发,到每个点的距离. 数据保证你能从 S 出发到任意点. 输入输出格式 输入格式: 第一行为三个正整数 N, M, S

P3371 [模板]单源最短路径 3K通过 10.7K提交 题目提供者 HansBug 标签 云端↑ 难度 普及/提高- 时空限制 1s / 128MB 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N.M.S,分别表示点的个数.有向边的个数.出发点的编号. 接下来M行每行包含三个整数Fi.Gi.Wi,分别表示第i条有向边的出发点.目标点和长度. 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点

单源最短路径 问题描述 分别求出从起点到其他所有点的最短路径,这次主要介绍两种算法,Dijkstra和SPFA.若无负权优先Dijkstra算法,存在负权选择SPFA算法. Dijkstra算法 非负权 稳定 Dijkstra算法的解决方案 Dijkstra提出按各顶点与源点v间的路径长度的递增次序,生成到各顶点的最短路径的算法.既先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径,依次类推,直到从源点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止. Dijkstra算法的解题思想 将图G

一.基于邻接表的Dijkstra算法 如前一篇文章所述,在 Dijkstra 的算法中,维护了两组,一组包含已经包含在最短路径树中的顶点列表,另一组包含尚未包含的顶点.使用邻接表表示,可以使用 BFS 在O(V + E)时间中遍历图的所有顶点  .这个想法是使用 BFS 遍历图的所有顶点,并使用最小堆存储尚未包括在最短路径树中的顶点(或尚未确定最短距离的顶点).最小堆用作优先级队列,以从尚未包括的顶点集中获取最小距离顶点.对于Min Heap,诸如 extract-min 和 reduce-ke

Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法,由计算机科学家 Edsger Dijkstra 于 1956 年构思并于 1959 年发表.其解决的问题是:给定图 G 和源顶点 v,找到从 v 至图中所有顶点的最短路径. Dijkstra 算法采用贪心算法(Greedy Algorithm)范式进行设计.在最短路径问题中,对于带权有向图 G = (V, E),Dijkstra 算法的初始实现版本未使用最小优先