poj 1125 最短路
时间: 2024-02-10 09:34:29 浏览: 144
好的,请稍等,我为您提供poj 1125 最短路的解法和代码。
题目描述
在一个n个点的有向图中,每个点有一个编号(1<=编号<=n),每条边有一个长度。现在给定一个起点s,要求计算出从s出发到每个点的最短路。若两点间没有路,则认为它们之间的长度为无限大。
输入格式:
第一行是一个整数n,表示点数;接下来的n行中,第i行表示点i的出边(若干个),每个出边包含两个整数,第一个是该出边指向的点的编号,第二个是该出边的长度;最后一行是起点s的编号。
输出格式:
输出共n行,每行一个整数,表示从s到该点的最短路。
样例输入
5
2 2 3 1 5 5
3 2 1 1
1 1
4 3 5 1
5
样例输出
3
2
0
6
5
解法
本题可以用Dijkstra算法求解最短路,Dijkstra算法是一种贪心算法,每次选择当前到起点距离最短的节点进行扩展,直到所有节点都被扩展。因为每次扩展的节点都是当前距离最短的,所以可以保证得到的是最短路径。
具体实现时,可以用一个数组dist[i]来记录起点s到节点i的最短距离,初始时dist[s]=0,其余节点的dist[i]=∞。每次选择一个未被扩展过的距离起点最近的节点v,将v扩展并更新其邻接点的距离dist。
代码实现
下面是Java语言的代码实现,时间复杂度为O(n^2)。
相关问题
POJ 2253 ——Frogger——————【最短路、Dijkstra、最长边最小化】
好的,这是一道经典的最短路问题,题目大意是有一只青蛙要从起点跳到终点,有一些石头可以跳,每个石头有一个固定的位置和耗费,青蛙可以在石头之间跳跃,但是跳跃的距离不能超过石头的耗费,求青蛙从起点到终点的最短距离。
这道题可以使用Dijkstra算法来解决,我们可以将石头看作图中的点,石头之间的跳跃看作图中的边,每个石头的位置和耗费可以看作点的权值。
具体来说,我们可以先将起点加入到一个优先队列中,起点的距离为0。然后我们每次从优先队列中取出距离起点最近的点进行松弛操作,即对于每个相邻的石头,如果从当前点到该石头的距离小于该石头的当前最短距离,则更新该石头的最短距离并将其加入到优先队列中。最后,当我们取出终点时,其最短距离即为答案。
需要注意的是,这道题中跳跃的距离不能超过石头的耗费,因此我们可以将跳跃的距离看作边的权值,求最短路时,可以将边权取相反数,这样Dijkstra算法求出的最短路即为跳跃的耗费之和。
代码实现如下:
poj3487
当前提供的引用内容并未提及关于POJ平台上编号为3487的问题描述或解决方案。然而,可以通过分析已知的其他POJ题目来推测解决此类问题的一般方法。
通常情况下,在处理编程竞赛中的图论、搜索算法或其他类型的计算问题时,需要明确以下几个方面:
1. **输入数据结构**:了解输入的数据形式以及如何解析这些数据。
2. **核心算法设计**:确定解决问题的核心算法(如广度优先搜索[BFS]、深度优先搜索[DFS]、动态规划等)。
3. **边界条件与优化策略**:识别可能存在的特殊测试用例并采取相应的优化措施。
尽管未提供具体针对POJ 3487的信息,但可以借鉴类似的BFS应用实例[^1] 或者皇后放置问题中的回溯法实现逻辑[^2] 来构建解题框架。如果该问题是基于路径寻找或者状态转移,则很可能涉及队列操作配合邻接表表示连通关系;如果是组合排列类挑战则需注意剪枝技巧减少不必要的递归调用次数。
以下是假设此题属于最短路经范畴的一个基础伪代码模板作为参考:
```python
from collections import deque
def bfs(start_node, target_node):
visited = set()
queue = deque([(start_node, 0)]) # (current node, steps)
while queue:
current, step_count = queue.popleft()
if current == target_node:
return step_count
for neighbor in get_neighbors(current): # function defining adjacency list logic
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, step_count + 1))
return -1 # no path found between start and target nodes.
```
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