最短路径问题
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 31593 Accepted Submission(s): 9318
Problem Description
给你n个点,m条无向边,每条边都有长度d和花费p,给你起点s终点t,要求输出起点到终点的最短距离及其花费,如果最短距离有多条路线,则输出花费最少的。
Input
输入n,m,点的编号是1~n,然后是m行,每行4个数 a,b,d,p,表示a和b之间有一条边,且其长度为d,花费为p。最后一行是两个数 s,t;起点s,终点。n和m为0时输入结束。
(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t)
(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t)
Output
输出 一行有两个数, 最短距离及其花费。
Sample Input
3 2 1 2 5 6 2 3 4 5 1 3 0 0
Sample Output
9 11
Source
问题链接:HDU3790 最短路径问题。
问题描述:参见上文。
问题分析:
这是一个最优化的问题,也是一个单源最短路径问题,所有要用Dijkstra算法。
程序说明:
图的表示主要有三种形式,一是邻接表,二是邻接矩阵,三是边列表。邻接矩阵对于结点多和边少的情况都不理想。程序中用邻接表存储图,即g[],是一种动态的存储。数组dist[]中存储单源(结点s)到各个结点的最短距离。优先队列q按照边的权值从小到大排队,便于计算最短路径。
与此同时,数组cost[i]中存储单源(结点s)到各个结点的最花费。需要注意的是,路径距离相同时,需要选择花费最小(76行代码)。
程序中,在Dijkstra算法基础上增加了72行和76行代码。
这个问题,由于结点数量比较少,不大于1000,图还可以用邻接矩阵表示。那样的话,代码则是另外一种写法。
/* HDU3790 最短路径问题 */ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstdio> using namespace std; const int INT_MAX2 = ((unsigned int)(-1) >> 1); const int MAXN = 10000; // 边 struct _edge { int v, length, cost; _edge(int v2, int l, int c){v=v2; length=l; cost=c;} }; // 结点 struct _node { int u, length; _node(){} _node(int u2, int l){u=u2; length=l;} bool operator<(const _node n) const { return length > n.length; } }; vector<_edge> g[MAXN+1]; int dist[MAXN+1]; int cost[MAXN+1]; bool visited[MAXN+1]; void dijkstra(int start, int n) { priority_queue<_node> q; for(int i=0; i<=n; i++) { dist[i] = INT_MAX2; cost[i] = INT_MAX2; visited[i] = false; } dist[start] = 0; cost[start] = 0; q.push(_node(start, 0)); _node f; while(!q.empty()) { f = q.top(); q.pop(); int u = f.u; if(!visited[u]) { visited[u] = true; int len = g[u].size(); for(int i=0; i<len; i++) { int v2 = g[u][i].v; if(visited[v2]) continue; int templength = g[u][i].length; int nextdist = dist[u] + templength; int tempcost = g[u][i].cost; if(dist[v2] > nextdist) { dist[v2] = nextdist; cost[v2] = cost[u] + tempcost; // add code q.push(_node(v2, dist[v2])); } else if(dist[v2] == nextdist) { // 距离相同则取花费少的 cost[v2] = min(cost[v2], cost[u] + tempcost); // add code } } } } } int main() { int n, m, src, dest, len, cost2, s, t; // 输入数据,构建图 while(scanf("%d%d",&n,&m) != EOF && (n + m)) { for(int i=1; i<=m; i++) { scanf("%d%d%d%d", &src, &dest, &len, &cost2); g[src].push_back(_edge(dest, len, cost2)); g[dest].push_back(_edge(src, len, cost2)); } scanf("%d%d", &s, &t); // Dijkstra算法 dijkstra(s, n); printf("%d %d\n", dist[t], cost[t]); // 释放存储 for(int i=0; i<=n; i++) g[i].clear(); } return 0; }