博客
关于我
Codeforces Round #374 (Div. 2) C. Journey(拓扑+DP)(DAG上跑DP)
阅读量:389 次
发布时间:2019-03-05

本文共 628 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

代码思路:

  • 动态规划(DP)与拓扑排序结合的最短路径算法

    • **dp[i][j]**表示前i个点中经过j个点的最小花费。
    • 使用了双端队列(队列)进行拓扑排序来处理有向无环图(DAG),确保每个节点在处理时其前置节点已经处理完毕。
    • 在拓扑排序过程中,逐步更新dp数组,并记录前驱节点(pre数组),以便后续路径追溯。
  • 图结构与输入处理

    • 图的节点为1到n,边由输入参数x、y、z表示,边的权重为z。
    • 使用邻接表结构存储图的边信息,每个节点存储其相邻节点及权重。
    • ru数组用于跟踪节点的可访问次数,用于拓扑排序。
  • 递归路径追溯

    • dfs函数从目标节点n和最终答案ans开始,递归追溯路径,输出路径结果。
    • pre数组记录每个dp[i][j]的前驱节点,帮助重建路径。
  • 主函数逻辑

    • 读取输入参数并初始化各变量。
    • 调用tuopu函数进行图的预处理和dp数组的更新。
    • 计算并输出满足条件的最大的i值,即从1到n中最大的i使得dp[n][i] <= T。
    • 调用递归函数输出路径。
  • 优化点:

    • 代码结构:尽量减少不必要的代码,例如注释、空行等,以提高可读性。
    • 变量命名:使用更具描述性的命名,帮助理解代码功能。
    • 函数模块化:将代码分为多个函数,提升代码的可维护性和复用性。

    总结:

    该代码实现了一种结合动态规划和拓扑排序的最短路径算法,适用于有向无环图(DAG)。通过预处理和递归路径追溯,能够高效地找到从起点到终点的最优路径。代码结构清晰,逻辑严谨,适合处理类似的问题。

    转载地址:http://jeewz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas :将时间戳转换为 datetime.date
    查看>>
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    Pandas 中的多索引旋转
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>
    Pandas数据结构之DataFrame常见操作
    查看>>
    pandas整合多份csv文件
    查看>>
    pandas某一列转数组list
    查看>>
    Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    查看>>
    Pandas玩转文本处理!
    查看>>
    pandas的to_sql方法中使用if_exists=‘replace‘
    查看>>
    pandas读取parquet报错
    查看>>
    Pandas进阶大神!从0到100你只差这篇文章!
    查看>>