代码随想录打卡|Day53 图论(Floyd 算法精讲 、A * 算法精讲 (A star算法)、最短路算法总结篇、图论总结 )

article/2025/8/3 23:22:28

图论part11

Floyd 算法精讲

代码随想录链接
题目链接

在这里插入图片描述

代码

三维DP数组
import java.util.Scanner;public class Main {// 定义最大距离值,避免使用Integer.MAX_VALUE防止加法溢出public static final int INF = 100000000; // 10^8足够大且不会溢出public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);/* * 1. 输入处理* 第一行:N(景点数量), M(道路数量)* 接下来M行:u, v, w (双向道路)* 然后一行:Q(查询数量)* 接下来Q行:start, end (查询起点和终点)*/int n = sc.nextInt(); // 景点数量 (1到n编号)int m = sc.nextInt(); // 道路数量/** 2. 初始化三维DP数组* dp[k][i][j]表示从i到j,允许经过前k个节点(1..k)的最短路径* 这里k的范围是0到n:* - k=0表示不允许经过任何中间节点(直接边)* - k=n表示允许经过所有节点*/int[][][] dp = new int[n+1][n+1][n+1];// 初始化所有距离为INF,自己到自己的距离为0for (int i = 1; i <= n; i++) {for (int j = 1; j <= n; j++) {for (int k = 0; k <= n; k++) {if (i == j) {dp[k][i][j] = 0; // 自己到自己的距离为0} else {dp[k][i][j] = INF; // 初始化为最大值}}}}// 3. 读取道路信息并填充初始距离(k=0的情况)for (int i = 0; i < m; i++) {int u = sc.nextInt();int v = sc.nextInt();int w = sc.nextInt();// 双向道路,两个方向都要设置dp[0][u][v] = w;dp[0][v][u] = w;}/* * 4. Floyd-Warshall算法核心部分(三维DP版本)* 状态转移方程:* dp[k][i][j] = min(dp[k-1][i][j], dp[k-1][i][k] + dp[k-1][k][j])* 含义:* - 从i到j允许经过前k个节点的最短路径 =*   min(不经过k的最短路径, 经过k的最短路径)*/for (int k = 1; k <= n; k++) {         // 中间节点for (int i = 1; i <= n; i++) {     // 起点for (int j = 1; j <= n; j++) { // 终点// 比较两种情况:// 1. 不经过节点k的最短路径(dp[k-1][i][j])// 2. 经过节点k的最短路径(dp[k-1][i][k] + dp[k-1][k][j])dp[k][i][j] = Math.min(dp[k-1][i][j], dp[k-1][i][k] + dp[k-1][k][j]);}}}// 5. 处理查询int q = sc.nextInt(); // 查询数量for (int i = 0; i < q; i++) {int start = sc.nextInt();int end = sc.nextInt();// 使用允许经过所有节点(n个)的最短路径作为结果// 如果不可达则输出-1System.out.println(dp[n][start][end] == INF ? -1 : dp[n][start][end]);}}
}
二维DP数组
import java.util.Scanner;public class Main {// 定义最大距离值,避免使用Integer.MAX_VALUE防止加法溢出public static final int INF = 100000000; // 10^8足够大且不会溢出public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);// 1. 读取景点数量和道路数量int n = sc.nextInt(); // 景点数量 (1到n编号)int m = sc.nextInt(); // 道路数量// 2. 初始化距离矩阵int[][] dist = new int[n+1][n+1]; // 1-based索引// 初始化所有距离为INF,自己到自己的距离为0for (int i = 1; i <= n; i++) {for (int j = 1; j <= n; j++) {if (i == j) {dist[i][j] = 0;} else {dist[i][j] = INF;}}}// 3. 读取道路信息并填充初始距离for (int i = 0; i < m; i++) {int u = sc.nextInt();int v = sc.nextInt();int w = sc.nextInt();// 双向道路,两个方向都要设置dist[u][v] = w;dist[v][u] = w;}// 4. Floyd-Warshall算法核心部分for (int k = 1; k <= n; k++) {         // 中间节点for (int i = 1; i <= n; i++) {     // 起点for (int j = 1; j <= n; j++) { // 终点// 如果通过中间节点k可以缩短i到j的距离if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];}}}}// 5. 处理查询int q = sc.nextInt(); // 查询数量for (int i = 0; i < q; i++) {int start = sc.nextInt();int end = sc.nextInt();// 输出结果,如果不可达则输出-1System.out.println(dist[start][end] == INF ? -1 : dist[start][end]);}}
}

A * 算法精讲 (A star算法)

代码随想录链接
题目链接

在这里插入图片描述

代码(超时,示例正确)

import java.util.*;public class Main {// 定义骑士的8种可能移动方式(马走日)private static final int[][] MOVES = {{1, 2}, {2, 1}, {2, -1}, {1, -2},{-1, -2}, {-2, -1}, {-2, 1}, {-1, 2}};// 节点类,表示棋盘上的一个位置static class Node implements Comparable<Node> {int x, y;        // 当前位置坐标int g;           // 从起点到当前节点的实际代价int h;           // 到目标节点的启发式估计代价Node parent;      // 父节点(用于路径回溯)public Node(int x, int y) {this.x = x;this.y = y;this.g = 0;this.h = 0;}// 计算总代价f = g + hpublic int f() {return g + h;}// 用于优先队列排序@Overridepublic int compareTo(Node other) {return Integer.compare(this.f(), other.f());}// 重写equals和hashCode用于比较节点@Overridepublic boolean equals(Object obj) {if (this == obj) return true;if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false;Node node = (Node) obj;return x == node.x && y == node.y;}@Overridepublic int hashCode() {return Objects.hash(x, y);}}// A*算法实现public static int aStarKnightPath(int startX, int startY, int targetX, int targetY) {// 如果起点就是终点,直接返回0if (startX == targetX && startY == targetY) {return 0;}// 边界检查if (!isValid(startX, startY) || !isValid(targetX, targetY)) {return -1;}// 初始化开放列表和关闭列表PriorityQueue<Node> openList = new PriorityQueue<>();Set<Node> closedList = new HashSet<>();// 创建起点节点Node startNode = new Node(startX, startY);startNode.g = 0;startNode.h = heuristic(startX, startY, targetX, targetY);openList.add(startNode);while (!openList.isEmpty()) {// 获取当前最优节点Node currentNode = openList.poll();// 如果到达目标节点,返回步数if (currentNode.x == targetX && currentNode.y == targetY) {return currentNode.g;}// 将当前节点加入关闭列表closedList.add(currentNode);// 遍历所有可能的移动for (int[] move : MOVES) {int newX = currentNode.x + move[0];int newY = currentNode.y + move[1];// 检查新位置是否有效if (!isValid(newX, newY)) {continue;}// 创建新节点Node neighbor = new Node(newX, newY);neighbor.g = currentNode.g + 1;  // 每步代价为1neighbor.h = heuristic(newX, newY, targetX, targetY);neighbor.parent = currentNode;// 如果已经在关闭列表中,跳过if (closedList.contains(neighbor)) {continue;}// 检查是否在开放列表中boolean inOpenList = false;for (Node node : openList) {if (node.equals(neighbor)) {inOpenList = true;// 如果找到更优路径,更新节点if (neighbor.g < node.g) {node.g = neighbor.g;node.parent = currentNode;}break;}}// 如果不在开放列表中,加入if (!inOpenList) {openList.add(neighbor);}}}// 如果开放列表为空且未找到路径,返回-1return -1;}// 启发式函数:曼哈顿距离除以3(骑士每步最多移动3格)private static int heuristic(int x1, int y1, int x2, int y2) {return (Math.abs(x1 - x2) + Math.abs(y1 - y2)) / 3;}// 检查坐标是否有效private static boolean isValid(int x, int y) {return x >= 1 && x <= 1000 && y >= 1 && y <= 1000;}public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();for (int i = 0; i < n; i++) {int a1 = sc.nextInt();int a2 = sc.nextInt();int b1 = sc.nextInt();int b2 = sc.nextInt();int steps = aStarKnightPath(a1, a2, b1, b2);System.out.println(steps);}}
}

最短路算法总结篇

代码随想录链接


图论总结篇

代码随想录链接



http://www.hkcw.cn/article/RRtwfJvLFQ.shtml

相关文章

CSS Day07

1.搭建项目目录 2.网页头部SEO三大标签 3.Favicon图标与版心 &#xff08;1&#xff09;Favicon图标 &#xff08;2&#xff09;版心 4.快捷导航 5.头部-布局 6.头部-logo 7.头部-导航 8.头部-搜索 9头部-购物车 10.底部-布局 11.底部-服务区域 12.底部-帮助中心 13.底部-版权…

leetcode hot100刷题日记——29.合并两个有序链表

解答&#xff1a; 方法一&#xff1a;递归 递归的边界条件是啥呢&#xff1f; 递归别想那么多具体步骤&#xff0c;考虑大步骤&#xff0c;小的递归自己会去做的 class Solution { public:ListNode* mergeTwoLists(ListNode* list1, ListNode* list2) {//递归比较大小//先考虑…

Spring Boot 整合 Spring Security

DAY30.1 Java核心基础 Spring Boot 整合安全框架 Spring Security 、Shiro Spring Security Spring Security 的核心功能包括认证、授权、攻击防护&#xff0c;通过大量的过滤器和拦截器进行请求的拦截和验证&#xff0c;实现安全校验的功能。 Spring Security 将校验逻辑…

深度剖析Node.js的原理及事件方式

早些年就接触过Node.js&#xff0c;当时对于这个连接前后端框架就感到很特别。尤其是以独特的异步阻塞特性&#xff0c;重塑了了服务器端编程的范式。后来陆陆续续做了不少项目&#xff0c;通过实践对它或多或少增强了不少理解。今天&#xff0c;我试着将从将从原理层剖析其运行…

智慧景区一体化建设方案

随着2023年文旅部《关于推动智慧旅游发展的指导意见》出台&#xff0c;全国景区掀起数字化转型浪潮。如何在激烈竞争中脱颖而出&#xff1f;智慧景区一体化建设方案&#xff0c;正以“一机游遍景区、一屏掌控全局”的革新模式&#xff0c;重新定义旅游体验与管理效率。本文深度…

使用 SymPy 操作三维向量的反对称矩阵

在三维空间中&#xff0c;一个 3 1 3 \times 1 31 向量可以转换为一个 3 3 3 \times 3 33 的反对称矩阵。这种转换在物理学、机器人学和计算机视觉等领域非常有用。本文将详细介绍如何在 Python 的 SymPy 库中定义和使用这种反对称矩阵。 数学背景 对于一个三维向量 v …

LangChain表达式(LCEL)实操案例1

案例1&#xff1a;写一篇短文&#xff0c;然后对这篇短文进行打分 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHist…

CppCon 2014 学习:HOW UBISOFT MONTREAL DEVELOPS GAMES FOR MULTICORE

多核处理器&#xff08;Multicore Processor&#xff09; 的基本特性&#xff0c;下面是对每点的简要说明&#xff1a; &#x1f539; Multicore&#xff08;多核&#xff09; 指一个物理处理器上集成了 多个 CPU 核心&#xff0c;每个核心可以独立执行指令。 &#x1f538;…

STL解析——String类详解(使用篇)

目录 sring接口解析 1.string简介 2.默认成员函数 2.1构造函数 2.2析构函数 2.3赋值重载 3.迭代器 3.1初识迭代器 3.2迭代器的使用 3.3特殊迭代器 3.4范围for 4.大小接口 4.1字符长度相关接口 4.2空间大小相关接口 5.其他常用接口 5.1operator[ ] 5.2增 5.3查 5…

Android 代码阅读环境搭建:VSCODE + SSH + CLANGD(详细版)

在阅读Android源码&#xff08;AOSP超过1亿行代码&#xff09;时&#xff0c;开发者常面临索引失败、跳转卡顿等问题。本教程将手把手教你搭建基于VSCode SSH Clangd的终极阅读环境&#xff0c;实现秒级符号跳转、精准代码提示和高效远程开发。 一、环境架构解析 1.1 方案组…

JAVA 集合的进阶 泛型的继承和通配符

1 泛型通配符 可以对传递的类型进行限定 1.1 格式 ? 表示不确定的类型 &#xff1f;extends E&#xff1a; 表示可以传递 E 或者 E 所有的子类类型 &#xff1f;super E&#xff1a; 表示可以传递 E 或者 E 所有的父类类…

改写自己的浏览器插件工具 myChromeTools

1. 起因&#xff0c; 目的: 前面我写过&#xff0c; 自己的一个浏览器插件小工具 最近又增加一个小功能&#xff0c;可以自动滚动页面&#xff0c;尤其是对于那些瀑布流加载的网页。最新的代码都在这里 2. 先看效果 3. 过程: 代码 1, 模拟鼠标自然滚动 // 处理滚动控制逻辑…

由sigmod权重曲线存在锯齿的探索

深度学习的知识点&#xff0c;一般按照执行流程&#xff0c;有 网络层类型&#xff0c;归一化&#xff0c;激活函数&#xff0c;学习率&#xff0c;损失函数&#xff0c;优化器。如果是研究生上课学的应该系统一点&#xff0c;自学的话知识点一开始有点乱。 一、激活函数Sigmod…

仿腾讯会议——优化:多条tcp连接

1、添加用户信息结构 2、添加注册视频音频结构体 3、 完成函数注册视频音频

File—IO流

因为变量&#xff0c;数组&#xff0c;对象&#xff0c;集合这些数据容器都在内存中&#xff0c;一旦程序结束&#xff0c;或者断电&#xff0c;数据就丢失了。想要长久保存&#xff0c;就要存在文件中&#xff08;File&#xff09; 文件可以长久保存数据。 文件在电脑磁盘中…

【Zephyr 系列 2】用 Zephyr 玩转 Arduino UNO / MEGA,实现串口通信与 CLI 命令交互

🎯 本篇目标 在 Ubuntu 下将 Zephyr 运行在 Arduino UNO / MEGA 上 打通串口通信,实现通过串口发送命令与反馈 使用 Zephyr Shell 模块,实现 CLI 命令处理 🪧 为什么 Arduino + Zephyr? 虽然 Arduino 开发板通常用于简单的 C/C++ 开发,但 Zephyr 的支持范围远超 STM32…

最悉心的指导教程——阿里云创建ECS实例教程+Vue+Django前后端的服务器部署(通过宝塔面板)

各位看官老爷们&#xff0c;点击关注不迷路哟。你的点赞、收藏&#xff0c;一键三连&#xff0c;是我持续更新的动力哟&#xff01;&#xff01;&#xff01; 阿里云创建ECS实例教程 注意&#xff1a; 阿里云有300元额度的免费适用期哟 白嫖~~~~ 注册了阿里云账户后&#x…

【Android】如何抓取 Android 设备的 UDP/TCP 数据包?

目录 前言理解抓包tcpdump 实时抓包Wireshark 解包抓包后的一些思考 前言 在真正接触 UDP/TCP 抓包之前&#xff0c;我一直以为这是一项高深莫测的技术。可当我们真正了解之后才发现&#xff0c;其实并没有那么复杂——不过如此。 所谓的大佬&#xff0c;往往只是掌握了你尚未…

VR看房系统,新生代看房新体验

VR看房系统的概念 虚拟现实&#xff08;VirtualReality,VR&#xff09;看房系统&#xff0c;是近年来随着科技进步在房地产行业中兴起的一种创新看房方式。看房系统利用先进的计算机技术模拟出一个三维环境&#xff0c;使用户能够身临其境地浏览和体验房源&#xff0c;无需亲自…

机器学习Day5-模型诊断

实现机器学习算法的技巧。当我们训练模型或使用模型时&#xff0c;发现预测误差很 大&#xff0c;可以考虑进行以下优化&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;获取更多的训练样本 &#xff08;2&#xff09;使用更少的特征 &#xff08;3&#xff09;获取其他特征 &#xff…