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.

1445 变色DNA 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题 有一只特别的狼,它在每个夜晚会进行变色,研究发现它可以变成N种颜色之一,将这些颜色标号为0,1,2...N-1.研究发现这只狼的基因中存在一个变色矩阵,记为colormap,如果colormap[i][j]='Y'则这只狼可以在某一个夜晚从颜色i变成颜色j(一晚不可以变色多次),如果colormap[i][j]=‘N’则不能在一个晚上从i变成j色.进一步研究发现,这只狼每次变色并不是随机变的

Description 在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt.但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!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?   Input 输入包括多组数据.每组数据第一行是两个整数N.M(N<=100,M<=10000),N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地,标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路.N=M=0表示输入结束.接下来M行,每行包括3个整数A

SPFA是运用队列,把所有的点遍历到没有能更新的,点可以重复入队 如题http://www.cnblogs.com/Annetree/p/5682306.html dijkstra是每次找出离源点最近的点确定位置,不可重复确定 如题http://www.cnblogs.com/Annetree/p/5675201.html 这样就导致了SPFA可计算负权值而dijkstra不行 例子如图 1到3 用dijkstra计算为5 用SPFA计算为-2 另外,SPFA可测出负环(如如入队操作超过应有的次

题目链接:http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=GRL_1_A Single Source Shortest Path Input An edge-weighted graph G (V, E) and the source r. |V| |E| r s0 t0 d0 s1 t1 d1 : s|E|−1 t|E|−1 d|E|−1 |V| is the number of vertices and |E| is the

介绍 对于dijkstra算法,很多人可能感觉熟悉而又陌生,可能大部分人比较了解bfs和dfs,而对dijkstra和floyd算法可能知道大概是图论中的某个算法,但是可能不清楚其中的作用和原理,又或许,你曾经感觉它很难,那么,这个时候正适合你重新认识它. Dijkstra能是干啥的? Dijkstra是用来求单源最短路径的 就拿上图来说,假如直到的路径和长度已知,那么可以使用dijkstra算法计算南京到图中所有节点的最短距离. 单源什么意思? 从一个顶点出发,Dijkstra算法只能求一个顶

原文:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/26/2155202.html 单源最短路径问题,即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径.在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前,必须弄清楚最短路径的最优子结构性质. 一.最短路径的最优子结构性质 该性质描述为:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径.下面证明该性质的正

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

[Bellman-Ford算法] [算法]Bellman-Ford算法(单源最短路径问题)(判断负圈) 结构: #define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int V,E; //顶点和边的数量 struct edge{ int from,to,cost; }; edge es[MAX_E];//边集 int d[MAX_V]; //d[i]表示从某个点出发到i的最短路径 算法特点:1.每次都用所有的边更新所有的边,直到无可更新为止. 2.无负圈最多更新 V-1

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

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

2017-07-27  08:58:08 writer:pprp 参考书目:张新华的<算法竞赛宝典> Bellman-Ford算法是求有向图单源最短路径的,dijkstra算法的条件是图中任意一条边的权都是正的:BF算法可以解决存在负边权的图; 算法流程分为三个部分: 初始化,将除源点外的所有顶点的最短距离的估计值D[i] = +无穷,D[sourse] = 0; 迭代求解:反复对每条边进行松弛操作,使得每个顶点的最短距离D[i]估计值主讲逼近其最短距离:运行n-1次 检验负权回路:通过松弛操

单源最短路径问题:给定一个带权有向图 G = (V, E), 其中每条边的权是一个实数.另外,还给定 V 中的一个顶点,称为源.现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度.这里的长度是指路上各边权之和.这个问题通常称为单源最短路径问题. Dijkstra算法: 一:基本算法 将图 G 中所有的顶点 V 分成两个顶点集合 VA 和 VB.如果源点 S 到 u 的最短路径已经确定,则点 u 属于集合 VA ,否则属于集合  VB.最开始的时候 VA 只包含源点 S,其余的点属于 VB,算法结束时所

单源最短路问题是固定一个起点,求它到其他所有点的最短路的问题. 算法: 设 d[i]  表示 起点 s 离点 i 的最短距离. [1.初始化]  固定起点s,对所有的点 , 如果 i =  s ,   d[i]  置为 0 :如果  i  !=  s  , d[i]  置为  INF,执行 2. [2.更新] update = false.  用所有的边更新所有的点离源点的距离,update = true.     如果更新过update = true,重复执行2 ; 如果没有更新过update

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

单源最短路 所有边权都是正数 朴素Dijkstra算法(稠密图) #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N=510; int n,m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int dijkstra(){ memset(dist,0x3f,sizeof

Floyd算法: Floyd算法用来找出每对顶点之间的最短距离,它对图的要求是,既可以是无向图也可以是有向图,边权可以为负,但是不能存在负环(可根据最小环的正负来判定). 基本算法: Floyd算法基于动态规划的思想,以 u 到 v 的最短路径至少经过前 k 个点为转移状态进行计算,通过 k 的增加达到寻找最短路径的目的.当 k 增加 1 时,最短路径要么不边,如果改变,必经过第 k 各点,也就是说当起点 u 到第 k 个点的最短距离加上第 k 个点到终点 v 的最短路径小于不经过第 k 个节点

本文记录一下dijkstra算法的实现,图用邻接矩阵表示,假设图为无向图.而且连通,有向图,不连通图的做法相似. 算法简述: 首先确定"单源"的源.假设是第0个顶点. 维护三个数组dist[], color[], path[].设其下标分别为0-i-n-1: dist[] 表示源点到顶点i的最短距离,在初始化时,假设源点到顶点i有路径,则初始化为路径的权重.否则初始化为INT_MAX. color[] 数组事实上表示两个集合,即color[i]值为1的集合表示已经确定最短路径的点的集合

文字描述 引言:如下图一个交通系统,从A城到B城,有些旅客可能关心途中中转次数最少的路线,有些旅客更关心的是节省交通费用,而对于司机,里程和速度则是更感兴趣的信息.上面这些问题,都可以转化为求图中,两顶点最短带权路径的问题. 单源点的最短路径问题: 给定带权有向图G和源点v,求从v到G中其余各顶点的最短路径.迪杰斯特拉(Dijkstra)提出了一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法.迪杰斯特拉(Dijkstra)算法描述如下: 示意图 算法分析 结合代码实现部分分析这个算法的运行时间.本博客

题目链接: http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=GRL_1_B   Single Source Shortest Path (Negative Edges) Input An edge-weighted graph G (V, E) and the source r. |V| |E| r s0 t0 d0 s1 t1 d1 : s|E|−1 t|E|−1 d|E|−1 |V| is the number of vert

dijkstra算法与prim算法的区别   1.先说说prim算法的思想: 众所周知,prim算法是一个最小生成树算法,它运用的是贪心原理(在这里不再证明),设置两个点集合,一个集合为要求的生成树的点集合A,另一个集合为未加入生成树的点B,它的具体实现过程是: 第1步:所有的点都在集合B中,A集合为空. 第2步:任意以一个点为开始,把这个初始点加入集合A中,从集合B中减去这个点(代码实现很简单,也就是设置一个标示数组,为false表示这个点在B中,为true表示这个点在A中),寻找与它相邻的点