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1C C++ 新手大宝典
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2018-04-01
小游戏的密码
a）坐在另一颗石头上。他想要过去找她，但是因为湖水很脏，到处充满着游客的防晒油，所以他决定用跳的，而不要用游的。
不妙的是Fiona的石头离他的距离超出他所能跳的范围。因此Freddy考虑利用其它的一些石头当作中继站，因此他就可以跳比较小的距离（或许要跳许多次）去找Fiona。要这样子连续的跳，很明显的Freddy一次能跳的距离必须至少和这一串石头间的距离最大的距离一样。因此，介于石头间的蛙跳距离（frog distance，人类也称之为minmax distance）定义为要从Freddy所在的石头要跳到Fiona所在的石头的路径中，最小必须要跳的距离。给你Freddy所在的石头、Fiona所在的石头，以及湖中所有其它石头的坐标，你的任务是算出介于Freddy和Fiona所在石头间的蛙跳距离。
Input
输入含有多组测试数据。每组测试资料的第一列有1个整数n，代表石头的数目（2 <= n <= 200）。接下来的n列每列有2个整数xi，yi（0 <= xi，yi <= 1000）代表第i颗石头的坐
2018-01-13
自制小游戏
a）坐在另一颗石头上。他想要过去找她，但是因为湖水很脏，到处充满着游客的防晒油，所以他决定用跳的，而不要用游的。
不妙的是Fiona的石头离他的距离超出他所能跳的范围。因此Freddy考虑利用其它的一些石头当作中继站，因此他就可以跳比较小的距离（或许要跳许多次）去找Fiona。要这样子连续的跳，很明显的Freddy一次能跳的距离必须至少和这一串石头间的距离最大的距离一样。因此，介于石头间的蛙跳距离（frog distance，人类也称之为minmax distance）定义为要从Freddy所在的石头要跳到Fiona所在的石头的路径中，最小必须要跳的距离。给你Freddy所在的石头、Fiona所在的石头，以及湖中所有其它石头的坐标，你的任务是算出介于Freddy和Fiona所在石头间的蛙跳距离。
Input
输入含有多组测试数据。每组测试资料的第一列有1个整数n，代表石头的数目（2 <= n <= 200）。接下来的n列每列有2个整数xi，yi（0 <= xi，yi <= 1000）代表第i颗石头的坐
2018-01-13
广度搜索666
假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n-1条线路。这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。现在，我们要选择这样一棵生成树，也就是使总的耗费最少。这个问题就是构造连通网的最小代价生成树，简称为最小生成树问题。一棵生成树的代价就是树上各边的代价之和。
构造最小生成树可以有多种算法，下面我们介绍普里姆算法（PRIM）和克鲁斯卡尔算法（KRUSKAL）。
2018-01-13
动态规划 初一
假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n-1条线路。这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。现在，我们要选择这样一棵生成树，也就是使总的耗费最少。这个问题就是构造连通网的最小代价生成树，简称为最小生成树问题。一棵生成树的代价就是树上各边的代价之和。
构造最小生成树可以有多种算法，下面我们介绍普里姆算法（PRIM）和克鲁斯卡尔算法（KRUSKAL）。
2018-01-13
归并排序 排序
它的基本思想是：将待排序的数列分成两个小的数列，先对两个子集进行排序，然后进行两个有序子集的合并，形成排序后的数一列，然后对子的处理方法与刚才的处理方法是一致的，直到子集中只存在一个整数为止。
（1）分治法的三个步骤
设归并排序的当前区间是R[low..high]，分治法的三个步骤是：
①分解：将当前区间一分为二，即求分裂点
2018-01-13
最短路问题
．Dijkstra算法
Dijkstra算法是解决从网络中任一顶点（源点）出发，求它到其他各顶点（终点）的最短路径问题（或称单源点最短路径问题）。其实Dijkstra算法就是标号法。
Dijkstra算法如下：
(1) 假设用带权的邻接矩阵a来表示带权有向图，a[i,j]表示弧<Vi,Vj>上的权值。若<Vi,Vj>不存在，则置a[I,j]为无穷大。S为已找到从V出发的最短路径的终点的集合，它的初始状态为空集。那么，从v0出发到图上其余各顶点(终点)Vi可能达到的最短路径长度的初值为：dist[I]:=a[v0,I]。
(2) 选择Vj，使得d[j]:=min{dist[I],Vi∈V-S}, Vj就是当前求得的一条从V出发的最短路径的终点。令S=S∪{J}。
(3) 修改从Vj 出发到集合V-S上任一顶点Vk可达的最短路径长度。如果d[j]+a[j,k]<dist[k],则修改d[k]为d[k]=d[j]+a[j,k]。
(4) 重复操作(2)、(3)共n-1次。由此求得从v 到图上其余各顶点的最短路径是依路径长度递增的序列。
2018-01-13
空空如也
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