基于Dijsktra算法的最短路径求解   描述 一张地图包括n个城市,假设城市间有m条路径(有向图),每条路径的长度已知.给定地图的一个起点城市和终点城市,利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径. 输入 多组数据,每组数据有m+3行.第一行为两个整数n和m,分别代表城市个数n和路径条数m.第二行有n个字符,代表每个城市的名字.第三行到第m+2行每行有两个字符a和b和一个整数d,代表从城市a到城市b有一条距离为d的路.最后一行为两个字符,代表待求最短路径的城市起点和终点.当n和m都

基于Dijsktra算法的最短路径求解 发布时间: 2018年11月26日 10:14   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M 有趣的最短路...火候欠佳,目前还很难快速盲打出来,需继续练习. 描述 一张地图包括n个城市,假设城市间有m条路径(有向图),每条路径的长度已知.给定地图的一个起点城市和终点城市,利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径. 输入 多组数据,每组数据有m+3行.第一行为两个整数n和m,分别代表城市个数n和路径条数m.第二行有n个字符,代表每个城

在贪吃蛇流程结构优化之后,我又不满足于亲自操刀控制这条蠢蠢的蛇,干脆就让它升级成AI,我来看程序自己玩,哈哈. 一.Dijkstra算法原理 作为一种广为人知的单源最短路径算法,Dijkstra用于求解带权有向图的单源最短路径的问题.所谓单源,就是一个源头,也即一个起点.该算法的本质就是一个广度优先搜索,由中心向外层层层拓展,直到遇到终点或者遍历结束.该算法在搜索的过程中需要两个表S及Q,S用来存储已扫描过的节点,Q存储剩下的节点.起点s距离dist[s] = 0;其余点的值为无穷大(具体实现时

1. Dijsktra算法介绍 Dijsktra算法是大牛Dijsktra于1956年提出,用来解决有向图单源最短路径问题.但不能解决负权的有向图,若要解决负权图则需要用到Bellman-Ford算法.算法思想是,在dfs遍历图的过程中,每一次取出离源点的最近距离的点,将该点标记为已访问,松弛与该点相邻的节点.约定:对有向图(n, m),\(n\)为顶点数,\(m\)为边数,\(d[i]\)记录源点到节点i的距离,\(U\)为未访问的节点集合,\(V\)为已访问的节点集合.具体步骤如下: 在U中

Dijsktra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. 思想:Dijkstra算法中设置了一顶点集合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€V-S,并将u加入S中,对u的所有出边进行松弛. /*==================================================*\ | Dijkstra 数组实现O (N^2 ) | Dijkstra --- 数组实现( 在此基础上可直

Dijkstra算法实际上是一个贪婪算法(Greedy algorithm).因为该算法总是试图优先访问每一步循环中距离起始点最近的下一个结点.Dijkstra算法的过程如下图所示. 初始化 给定图中的一个结点s作为起始点. 给定一个数组dist[]存储图中所有结点到s的距离.将dist[s]初始化为0.对于图中的其他结点v,初始化dist[v]为无穷大.初始化为无穷大的意义在于我们假设其余所有结点在当前情况下尚未与s联通.随着算法的执行,dist[v]会保存图中从s到v的最短路径的距离. 给定

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

开发中,有时候,为了打造更好的用户体验,同时减轻服务器端的压力,需要对于一些如,手机号码,银行卡号,身份证号码进行格式校验 下面是判断银行卡号输入是否正确的代码(基于Luhn算法的格式校验): iOS代码: /** *  银行卡格式校验 * *  @param cardNo 银行卡号 * *  @return */ + (BOOL) checkCardNo:(NSString*) cardNo{ int oddsum = 0;     //奇数求和 int evensum = 0;    //偶

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

项目内容:基于DES算法加密的防撞库密码系统 小组名:zqhzkzkj 目标:1.对用户输入的8位字符进行DES加密,要求用户输入8位密钥 2.对于不同的网站,不同的用户名生成不同的密码 小组成员:周岐浩.钟轲.郑凯杰 实验内容: 为了防止一个用户在不同的网站使用同一个密码,而导致一个网站被破译所有网站都被破译,于是我们修改了我们的项目. 分为四大步: 一.给定64bit的明文M,通过一个固定初始置换IP得到M0 二.进行16轮相同迭代运算,这些运算被称为轮函数f 三.对比特串R16L16使用逆

基于自适应算法的PLC滴灌控制系统 陕西中际现代包装科技有限公司滴灌部 1.介绍 水资源正在成为一种珍贵的资源.城镇的市民使用成千上万立方的水来浇灌花园和绿地.他们依赖于使用固定灌溉计划的控制器.而这些控制器通常被编程为满足最大用水量,最终在凉爽的或阴天的日子里浪费了大量的水.农民的滴灌和喷灌系统也使用固定的灌溉控制器,因此在凉爽的日子里也浪费了大量的水,而且在生长季节开始,庄稼对水的需求是最小的. 本工作目的是开发开发自动的灌溉系统,使用单一的气候标准调整作物所需要的灌水深度.标准如:气温,总

1 前言 目前,商用软件和共享软件绝大部份都是采用注册码授权的方式来保证软件本身不被盗用,以保证自身的利益.尽管很多常用的许多软件系统的某些版本已经被别人破解,但对于软件特殊行业而言,注册码授权的方式还是一种保护软件系统本身的一种有效的手段. 通常而言,注册码授权方式有以下几种方式: u  安装序列号方式:这是最为常用的方式,Mircosoft提供的产品(例如:Windows系列产品.Office系列产品等等)都是采用这种方式.通过一种复杂的算法生成安装序列号,在安装过程中,安装程序对用户输入的

原文:基于Zlib算法的流压缩.字符串压缩源码 Zlib.net官方源码demo中提供了压缩文件的源码算法.处于项目研发的需要,我需要对内存流进行压缩,由于zlib.net并无相关文字帮助只能自己看源码解决.通过对SharpZipLib的demo研究,写出了Zlib.net的流压缩算法. 中间花费了不少的时间,应为通过Stream压缩出来的数据全是空的,呵呵,主要原因就是忽略了ZOutputStream.flush()和ZOutPutStream.close()方法.大家自己看吧.关于字符串压缩

原文:基于MMSeg算法的中文分词类库 最近在实现基于lucene.net的搜索方案,涉及中文分词,找了很多,最终选择了MMSeg4j,但MMSeg4j只有Java版,在博客园上找到了*王员外*(http://www.cnblogs.com/land/archive/2011/07/19/mmseg4j.html )基于Java版的翻译代码,但它不支持最新的Lucene.Net 3.0.3,于是基于它的代码升级升级到了最新版Lucene.Net (≥ 3.0.3),同时将其中大部分Java风格代

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2112 题目大意:给你N个公交车站,起点,终点,各站之间的距离,求起点到终点之间的最短距离.(起点终点相同距离为0)不能到达输出-1. 说真的开始看到这个题,我想利用数字标记那些地名,再利用dijsktra算法,但不知道如何用代码实现,后来在网上看博客 才知道有这样一个头文件#include<map>,map 映射,可以有这种效果,那么这题也就so easy!了, 我的AC代码 #include&l

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

基于KMP算法的字符匹配问题 反正整个清明都在纠结这玩意...差点我以为下个清明要给自己过了. 至于大体的理解,我就不再多说了(还要画图多麻烦鸭),我参考了以下两个博客,写的真的不错,我放了超链接,点击就可以传送过去了. (原创)详解KMP算法(点击跳转):图画的很棒,很好理解,一步步带你深入 KMP算法最浅显理解--一看就明白(点击跳转):对主要的疑问有很细致地回答 需要注意的是,两篇博客都是以字符数组下标为0处开始存储 我对next数组不是很理解,说是next[j]表示的是j下一个指向的模式

区块链中的共识算法 在比特币公链架构解析中,就曾提到过为了实现去中介化的设计,比特币设计了一套共识协议,并通过此协议来保证系统的稳定性和防攻击性. 并且我们知道,截止目前使用最广泛,也是最被大家接受的共识算法,是我们先前介绍过的POW(proof of work)工作量证明算法.目前市值排名前二的比特币和以太坊也是采用的此算法. 虽然POW共识算法取得了巨大的成功,但对它的质疑也从来未曾停止过. 其中最主要的一个原因就是电力消耗.据不完全统计,基于POW的挖矿机制所消耗的电量是非常巨大的,甚至比

建立安全的VPN连接,不仅需要输入用户名和密码,还需要输入动态口令(token).作为一个懒人,我更喜欢什么手工输入都不需要,既不需要输入password,也不需要输入token.也就是说,只需一个命令就能径直连接上VPN,那自然是极好滴.那么,懒人的愿望能实现吗?答案是肯定的!本文将基于FreeOTP 支持的TOTP(Time-based One-Time Password)算法,介绍如何利用Python代码自动获取动态口令(token),进而利用Expect实现一个自动连接VPN的Bash脚