博客
关于我
【倍增dp】P1081 开车旅行
阅读量:299 次
发布时间:2019-03-03

本文共 417 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

路径生成与距离计算方法

在路径生成方面,我们采用倍增思想,从一个固定的点出发,已知路径的生成方式。通过递归和倍增的方式,我们可以高效地计算出从不同起点出发经过若干步的最优路径。

ga[i]表示从点i出发,开车一次到达的次近点,gb[i]表示从点i出发,B开车一次到达的最近点。我们通过递归的方式来定义f[i,j,k],其中f[0,j,0]定义为从起点j出发,经过0次倍增后到达的A路径的终点,f[0,j,1]定义为从起点j出发,经过1次倍增后到达的B路径的终点。递归关系式为:

f[i,j,k] = f[f[i-1,f[i-1,j,k]], j, k-1]

同样地,da[i,j,k]和db[i,j,k]分别表示从点j出发,经过2^i次倍增后,A和B两种路径的总距离。它们的计算方式与f函数类似。

通过这种倍增方式,我们可以快速计算出从不同起点出发经过不同倍增次数后的最优路径和距离。这种方法在处理大规模路径生成问题时显著提高了效率。

转载地址:http://ndwm.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
PPT美化插件 islide 安装过程问题“加载com加载项时运行出现错误”
查看>>
Prefix Tuning:详细解读Optimizing Continuous Prompts for Generation
查看>>
PreparedStatement 与Statement 的区别,以及为什么推荐使用 PreparedStatement ?
查看>>
PreparedStatement 查询 In 语句 setArray 等介绍。
查看>>
presentModalViewController显示半透明的一个view
查看>>
PresentViewController切换界面
查看>>
PyTorch之torch.utils.data.DataLoader解读
查看>>
PyTorch之DataLoader杂谈
查看>>
presto、druid、sparkSQL、kylin的对比分析
查看>>
Presto分布式大数据查询引擎
查看>>
Presto架构及原理
查看>>
Presto(一)集群部署
查看>>
Presto(二)开启安全认证
查看>>
Pricing procedure Steps and Details in SAP MM (from SCN)
查看>>
Prim 算法在不同权重范围内的性能分析及其实现
查看>>
Primace 5.0软件与KEIL单片机软件联合在线仿真步骤
查看>>
Prime Distance
查看>>
Prim求MST最小生成树
查看>>
Prim算法与Kruskal算法在均匀分布权重图中的性能比较
查看>>
Prim算法在加权连通图中的简单实现
查看>>