博客
关于我
工厂的烦恼(Floyed)
阅读量:393 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1354 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到工厂生产线路中损耗原材料最多的一条线路,并计算其损耗总量。生产线路是一个有向无环网络,其中每条有向边表示从一个机器传输到另一个机器时的损耗。

方法思路

我们可以使用Floyd算法来解决这个问题。Floyd算法通常用于计算图中所有点对之间的最短路径,但这里我们需要修改它来计算最长路径。具体步骤如下:

  • 初始化损耗矩阵:创建一个大小为 (n+1) x (n+1) 的矩阵 max_cost,其中 max_cost[i][j] 表示从机器 i 到机器 j 的最大损耗。

  • 读取输入并填充损耗矩阵:读取每条边的信息,并更新 max_cost 矩阵中的对应值。

  • 更新损耗矩阵:通过三重循环,检查每条可能的路径,更新 max_cost 矩阵中的最大损耗值。对于每个中间点 k,检查是否存在 i 到 k 再到 j 的路径,并更新最大的损耗值。

  • 寻找最大损耗值:遍历 max_cost 矩阵,找出最大的损耗值作为结果输出。

  • 解决代码

    n, m = map(int, input().split())max_cost = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]for _ in range(m):    A, B, C = map(int, input().split())    if max_cost[A][B] < C:        max_cost[A][B] = Cfor k in range(1, n + 1):    for i in range(1, n + 1):        for j in range(1, n + 1):            if i == j:                continue            if max_cost[i][k] == 0 or max_cost[k][j] == 0:                continue            if max_cost[i][j] < max_cost[i][k] + max_cost[k][j]:                max_cost[i][j] = max_cost[i][k] + max_cost[k][j]max_value = 0for i in range(1, n + 1):    for j in range(1, n + 1):        if max_cost[i][j] > max_value:            max_value = max_cost[i][j]print(max_value)

    代码解释

  • 读取输入和初始化矩阵:首先读取输入的节点数和边数,然后初始化 max_cost 矩阵,所有初始值设为 0。

  • 填充损耗矩阵:读取每条边的信息,更新 max_cost 矩阵中的对应值,以反映直接边的损耗。

  • 更新损耗矩阵:通过三重循环,检查每个可能的中间点 k,更新从 i 到 j 的最大损耗值,确保考虑所有可能的路径。

  • 寻找最大损耗值:遍历 max_cost 矩阵,找到最大的损耗值并输出。

  • 这种方法确保了我们能够高效地找到损耗最大的生产线路,适用于小规模的有向无环网络。

    转载地址:http://vqpzz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Nio ByteBuffer组件读写指针切换原理与常用方法
    查看>>
    NIO Selector实现原理
    查看>>
    nio 中channel和buffer的基本使用
    查看>>
    NIO基于UDP协议的网络编程
    查看>>
    NISP一级,NISP二级报考说明,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    Nmap扫描教程之Nmap基础知识
    查看>>
    Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>
    NMAP网络扫描工具的安装与使用
    查看>>