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object pascal语言及基本算法
来源:Http://myeducs.cn 联系QQ:点击这里给我发消息 作者: 用户投稿 来源: 网络 发布时间: 12/10/12
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and (a[i,j] >0) then
if (best=0) or (b[i]+a[i,j]< best) then begin
best:=b[i]+a[i,j]; best_j:=j;
end;
if best >0 then begin
b[best_j]:=best;mark[best_j]:=true;
end;
until best=0;
end;{bhf}

B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径:
procedure floyed;
begin
for I:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[I,j] >0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0; {p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点}
for k:=1 to n do {枚举中间结点}
for i:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[i,k]+a[j,k]< a[i,j] then begin
a[i,j]:=a[i,k]+a[k,j];
p[I,j]:=p[k,j];
end;
end;

C. Dijkstra 算法:
类似标号法,本质为贪心算法。
var
a:array[1..maxn,1..maxn] of integer;
b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre[i]指最短路径上I的前驱结点}
mark:array[1..maxn] of boolean;
procedure dijkstra(v0:integer);
begin
fillchar(mark,sizeof(mark),false);
for i:=1 to n do begin
d[i]:=a[v0,i];
if d[i]< >0 then pre[i]:=v0 else pre[i]:=0;
end;
mark[v0]:=true;
repeat {每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数}
min:=maxint; u:=0; {u记录离1集合最近的结点}
for i:=1 to n do
if (not mark[i]) and (d[i]< min) then begin
u:=i; min:=d[i];
end;
if u< >0 then begin
mark[u]:=true;
for i:=1 to n do
if (not mark[i]) and (a[u,i]+d[u]< d[i]) then begin
d[i]:=a[u,i]+d[u];
pre[i]:=u;
end;
end;
until u=0;
end;

D.计算图的传递闭包
Procedure Longlink;
Var
T:array[1..maxn,1..maxn] of boolean;
Begin
Fillchar(t,sizeof(t),false);
For k:=1 to n do
For I:=1 to n do
For j:=1 to n do T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]);
End;

6.0-1背包问题(部分背包问题可有贪心法求解:计算Pi/Wi)
数据结构:
w[i]:第i个背包的重量;
p[i]:第i个背包的价值;
(1)0-1背包: 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次):
A.求最多可放入的重量。
NOIP2001 装箱问题
有一个箱子容量为v(正整数,o≤v≤20000),同时有n个物品(o≤n≤30),每个物品有一个体积 (正整数)。要求从 n 个物品中,任取若千个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。
l 搜索方法
procedure search(k,v:integer); {搜索第k个物品,剩余空间为v}
var i,j:integer;
begin
if v< best then best:=v;
if v-(s[n]-s[k-1]) >=best then exit; {s[n]为前n个物品的重量和}
if k< =n then begin
if v >w[k] then search(k+1,v-w[k]);
search(k+1,v);
end;
end;

l DP
F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。
实现:将最优化问题转化为判定性问题
F[I,j]=f[i-1,j-w[i]] (w[I]< =j< =v) 边界:f[0,0]:=true.
For I:=1 to n do
For j:=w[I] to v do F[I,j]:=f[I-1,j-w[I]];
优化:当前状态只与前一阶段状态有关,可降至一维。
F[0]:=true;
For I:=1 to n do begin
F1:=f;
For j:=w[I] to v do
If f[j-w[I]] then f1[j]:=true;
F:=f1;
End;

B.求可以放入的最大价值。
F[I,j]=

C.求恰好装满的情况数。

 

(2)每个背包可使用任意次:
A.求最多可放入的重量。
状态转移方程为
f[I,j]=max{f[i-w[j]

 

B.求可以放入的最大价值。
USACO 1.2 Score Inflation
进行一次竞赛,总时间T固定,有若干种可选择的题目,每种题目可选入的数量不限,每种题目有一个ti(解答此题所需的

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