图论其实是比较难的一种题型,但是一些模板题,是没有什么太大难度的!
这里给大家带来的是迪杰斯特拉(Dijkstra)算法。
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。
#include
#include
#include
#define reg register
using namespace std;
const int N=100001;
const int M=100001;
int n,m,s,t,d[N];
int edge,e[M],b[M],w[M],fir[N];
void add(reg int x,reg int y,reg int z)
{
e[++edge]=y;
w[edge]=z;
b[edge]=fir[x];
fir[x]=edge;
}
struct node
{
int i,di;
};
bool operator<(node a,node b)
{
return a.di>b.di;
}
priority_queueque;
void input()
{
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
for(reg int i=1;i<=m;i++)
{
reg int x,y,z;
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
add(x,y,z);
add(y,x,z);
}
memset(d,0x7f,sizeof(d));
que.push((node){s,0});
d[s]=0;
}
void work()
{
for(;!que.empty();)
{
node t=que.top();
que.pop();
if(d[t.i]!=t.di)
continue;
for(reg int k=fir[t.i];k;k=b[k])
if(t.di+w[k]
我们看到,一般的Dijkstra算法好像不需要STL,可是这个优先队列呢?它是进行堆优化的。
理论上,堆优化可以是Dijkstra算法时间复杂度降到O(n log n),这样不是很好吗?多写几行,时间快不少,何乐而不为?
需要注意的大概就这些,希望大家继续努力,天天AC!
备注:
标准模板题是 [USACO09OCT] Heat Wave 热浪。
链接参考(来自“洛谷”):http://www.luogu.org/problem/show?pid=1339
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- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =