http://poj.org/problem?id=2449 #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; ; /** 求第K短的算法基于BFS搜索,当终点出队K次时,所走的总距离就是第K短路, 不过这样那些不该走的路会被反复的走,造成许多空间时间浪费,这时候就要用

现在来了解A*算法是什么 现在来解决A*求K短路问题 在一个有权图中,从起点到终点最短的路径成为最短路,第2短的路成为次短路,第3短的路成为第3短路,依此类推,第k短的路成为第k短路.那么,第k短路怎么求呢? 对于第k短路,可以想到的一个比较朴素的算法就是广度优先搜索,使用优先队列从源点s进行广搜,当第k次搜索到终点t时,所的长度即所求但是这种方法在运行过程中会产生特别多的状态,当图比较简单.k比较小时,可以一试,但是当k较大或者图中点数较多时,会面临爆栈的危险.目前使用比较多的算法是单源最短路

一种具有 \(f(n)=g(n)+h(n)\) 策略的启发式算法能成为 A* 算法的充分条件是: 搜索树上存在着从起始点到终了点的最优路径. 问题域是有限的. 所有结点的子结点的搜索代价值 \(>0\). \(h(n) \le h^\ast (n)\) (\(h^\ast (n)\) 为实际问题的代价值). Remmarguts' Date 求 S 到 T 的第 K 短路. 思路: (1) 将有向图的所有边反向,以原终点T为源点,求解T到所有点的最短距离. (2) 新建一个优先队列,将源点S加入

A*是bfs的优化,IDA*是dfs的优化 A*算法: 为启发式算法中很重要的一种,被广泛应用在最优路径求解和一些策略设计的问题中.而A*算法最为核心的部分,就在于它的一个估值函数的设计上: f(n)=g(n)+h(n) 其中f(n)是每个可能试探点的估值,它有两部分组成:一部分为g(n),它表示从起始搜索点到当前点的代价(通常用某结点在搜索树中的深度来表示).另一部分,即h(n),它表示启发式搜索中最为重要的一部分,即当前结点到目标结点的估值,h(n)设计的好坏,直接影响着具有此种启发式函数的

题意就是要求第K短的路的长度(S->T). 对于K短路,朴素想法是bfs,使用优先队列从源点s进行bfs,当第K次遍历到T的时候,就是K短路的长度. 但是这种方法效率太低,会扩展出很多状态,所以考虑用启发式搜索A*算法. 估价函数 = 当前值 + 当前位置到终点的距离,即F(p) = G(p) + H(p). G(p): 当前从S到p所走的路径距离 H(p): 当前点p到终点T的最短路径距离   ---可以先将整个图边方向取反然后以T为源点求个最短路,用SPFA提速 F(p): 从S按照当前路径

"Good man never makes girls wait or breaks an appointment!" said the mandarin duck father. Softly touching his little ducks' head, he told them a story. "Prince Remmarguts lives in his kingdom UDF – United Delta of Freedom. One day their ne

题目链接:http://poj.org/problem?id=2449 Time Limit: 4000MS Memory Limit: 65536K Description "Good man never makes girls wait or breaks an appointment!" said the mandarin duck father. Softly touching his little ducks' head, he told them a story. &quo

Remmarguts' Date Time Limit: 4000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 29625   Accepted: 8034 Description "Good man never makes girls wait or breaks an appointment!" said the mandarin duck father. Softly touching his little ducks' head, h

题目 题意:求 点s 到 点t 的 第 k 短 路的距离: 估价函数=当前值+当前位置到终点的距离 f(n)=g(n)+h(n);     g(n)表示g当前从s到p所走的路径的长度,      h(n)'启发式函数',表示为终点t到其余一点p的路径长度: (1)将有向图的所有边反向,以原终点t为源点,求解t到所有点的最短距离;  (2)新建一个优先队列,将源点s加入到队列中;  (3)从优先级队列中弹出f(p)最小的点p,如果点p就是t,则计算t出队的次数;  如果当前为t的第k次出队,则当前

http://poj.org/problem?id=2449 K短路的定义: 1.如果起点终点相同,那么0并不是最短路,而是要出去一圈回来之后才是最短路,那么第K短路也是一样. 2.每个顶点和每条边都可以使用多次.(可以存在环和来回走) 给定起终点,求K短路的长度 然后求K短路使用A*算法,其估价函数f(n) = g(n)+h(n),h(n)是终点到结点n的最短路径,g(n)是起点到结点n的实际代价, 这样选择显然能满足A*估价函数的要求,g(n)>=g'(n), h(n)<=h'(n). h

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u013081425/article/details/26729375 http://poj.org/problem?id=2449 大致题意:给出一个有向图,求从起点到终点的第K短路. K短路与A*算法具体解释  学长的博客.. . 算法过程 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> #incl

题目链接 Description "Good man never makes girls wait or breaks an appointment!" said the mandarin duck father. Softly touching his little ducks' head, he told them a story. "Prince Remmarguts lives in his kingdom UDF – United Delta of Freedom.

[问题描述] 给你一个有向图,求从1到n的第k短路. [解法] SPFA+A*搜索. 1 A*算法 A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,启发中的估价是用估价函数表示的: h(n)=f(n)+g(n) 其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)表示实际状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价.另外定义h'(n)为n到目标节点最佳路径的实际值.如果h'(n)≥h(n)则如果存在从初始状态走到目标状态的最小代价的解,那么用该估价函数搜索的算法就叫A*

题目描述 有 n 个城市和 m 条单向道路,城市编号为 1 到 n .每条道路连接两个不同的城市,且任意两条道路要么起点不同要么终点不同,因此 n 和 m 满足 m \le n(n-1)m≤n(n−1) . 给定两个城市a和b,可以给a到b的所有简单路(所有城市最多经过一次,包括起点和终点)排序:先按长度从小到大排序,长度相同时按照字典序从小到大排序.你的任务是求出a到b的第 k 短路 输入输出格式 输入格式: 输入第一行包含五个正整数n, m, k, a, b. 以下m行每行三个整数u, v,

题目链接:http://poj.org/problem?id=2449 题意:给出一个有向图,求s到t的第k短路: 思路:k短路模板题,可以用A_star模板过: 单源点最短路径+高级搜索A*;A*算法结合了启发式方法和形式化方法;启发式方法通过充分利用图给出的信息来动态地做出决定而使搜索次数大大降低;形式化方法不利用图给出的信息,而仅通过数学的形式分析; 算法通过一个估价函数f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离,并由此决定它的搜索方向;当这条路径失败时,它会尝试其他路径;对于A*,估价函数

给定一张N个点(编号1,2…N),M条边的有向图,求从起点S到终点T的第K短路的长度,路径允许重复经过点或边. 注意: 每条最短路中至少要包含一条边. 输入格式 第一行包含两个整数N和M. 接下来M行,每行包含三个整数A,B和L,表示点A与点B之间存在有向边,且边长为L. 最后一行包含三个整数S,T和K,分别表示起点S,终点T和第K短路. 输出格式 输出占一行,包含一个整数,表示第K短路的长度,如果第K短路不存在,则输出“-1”. 数据范围 1≤S,T≤N≤10001≤S,T≤N≤1000,0≤

题目传送门 吐槽时间 题目分析 代码 题目の传送门 都成了一道模板题了OvO ============================================================================== 吐槽时间 不想看的自行点目录 今天才发现自己还没有学A* 就去看了一下A*寻路, 但是只看也不行啊, 得找题练一练啊.. 然后上luogu搜A*算法结果找到了这道题? 但这不应该是道图论么= = 然后看了看题解发现原来是最短路预处理然后A* 那就写嘛, 写的有模有

例题 JZOJ senior 1163第K短路 题目描述 Bessie 来到一个小农场,有时她想回老家看看她的一位好友.她不想太早地回到老家,因为她喜欢途中的美丽风景.她决定选择K短路径,而不是最短路径. 农村有 R (1≤R≤100,000) 条单向的路,每条路连接 N (1≤N≤10000) 个结点中的两个.结点的编号是 1..N.Bessie 从结点 1出发,她的朋友(目的地)在结点 N. 同一个点可以多次经过.K短路的定义:假设从1出发,有M条长度不同的路径可以到达点N,则K短路就是这M

Description 找出1~k短路的长度.   Solution k短路的求解要用到A*算法 A*算法的启发式函数f(n)=g(n)+h(n) g(n)是状态空间中搜索到n所花的实际代价 h(n)是n到结束状态最佳路径的估计代价 关于h(n)的选取,当h(n)<实际代价时,搜索慢但可出解:h(n)=实际代价时,正确率与效率最高:h(n)>实际代价,快但只能得到近似解. 但在k短路问题中,h(n)是可以选到准确值的,就是n到结束节点的最短路,预处理时从结束节点做一次单源最短路即可. 按广搜的

An Old but Classic Problem 给定一个$n$个点,$m$条边的带正权有向图.给定$s$和$t$,询问$s$到$t$的所有权和为正路径中,第$k$短的长度. Notice 定义两条路径不同,当且仅当它们的边集中存在一条边,使得它只在其中的一条路径上. Solution#1 Shortest Path & A* 对于Dijstra算法,有一个结论就是,当一个点第$k$次出队的时候,此时路径长度就是$s$到它的第$k$短路. 那为什么还要A*呢?我试了试,写了个Dijstra,

One day in the jail, F·F invites Jolyne Kujo (JOJO in brief) to play tennis with her. However, Pucci the father somehow knows it and wants to stop her. There are NN spots in the jail and MM roads connecting some of the spots. JOJO finds that Pucci kn