vector<pair<int,int>>的结构图

抱歉，我无法显示结构图。但是，我可以为您提供vector<pair<int, int>>的一些信息。

vector<pair<int, int>>是一个向量容器，其中包含了一组std::pair<int, int>类型的元素。每个pair<int, int>类型的元素包含两个int类型的值，可以表示一个二元组。vector<pair<int, int>>可以用于存储和处理二元组序列，例如存储坐标点的x和y值等。您可以使用push_back()函数向vector<pair<int, int>>添加新的元素，使用pop_back()函数删除最后一个元素，使用size()函数获取元素个数等。

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请给一下代码加注释，越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include <limits> using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

注释已添加在代码中，以//开头。

AStar.h:

#ifndef ASTAR_H
#define ASTAR_H

#include <vector>
using namespace std;

class AStar {
public:
    //构造函数，传入节点数n
    AStar(int n);
    //添加一条从u到v，边权为w的边
    void add_edge(int u, int v, int w);
    //设置启发函数
    void set_heuristic(vector<int>& h);
    //求从s到t的最短路
    void shortest_path(int s, int t);
    //返回最短路长度
    vector<int> get_dist();
    //返回最短路的路径
    vector<int> get_prev();

private:
    //边，包括到达的点和边权
    struct edge {
        int to, weight;
        edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {}
    };

    int n;  //节点数
    vector<vector<edge>> graph;  //正向图
    vector<vector<edge>> rev_graph;  //反向图
    vector<int> dist;  //最短路长度
    vector<int> prev;  //最短路的前驱
    vector<int> heuristic;  //启发函数
};

class Astar {
};

#endif;

AStar.cpp:

#include "AStar.h"
#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>
using namespace std;

AStar::AStar(int n) :
    n(n),
    graph(n),
    rev_graph(n),
    dist(n, numeric_limits<int>::max()),  //初始化为无穷大
    prev(n, -1),  //初始化为-1
    heuristic(n, 0) {}  //初始化为0

void AStar::add_edge(int u, int v, int w) {
    graph[u].push_back(edge(v, w));  //添加正向边
    rev_graph[v].push_back(edge(u, w));  //添加反向边
}

void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) {
    heuristic = h;
}

void AStar::shortest_path(int s, int t) {
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
    //小根堆，每个元素为(pair<估价函数值, 节点编号>)

    dist[s] = 0;  //起点到自身距离为0
    pq.push(make_pair(heuristic[s], s));  //将起点加入堆

    while (!pq.empty()) {
        int u = pq.top().second;  //取出堆顶节点
        pq.pop();

        if (u == t) return;  //到达终点，直接返回

        //遍历u的正向边
        for (auto& e : graph[u]) {
            int v = e.to;
            int w = e.weight;
            if (dist[v] > dist[u] + w) {
                //通过u更新v的最短路
                dist[v] = dist[u] + w;
                prev[v] = u;  //更新前驱
                pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v));  //将v加入堆
            }
        }

        //遍历u的反向边
        for (auto& e : rev_graph[u]) {
            int v = e.to;
            int w = e.weight;
            if (dist[v] > dist[u] + w) {
                //通过u更新v的最短路
                dist[v] = dist[u] + w;
                prev[v] = u;  //更新前驱
                pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v));  //将v加入堆
            }
        }
    }
}

vector<int> AStar::get_dist() {
    return dist;
}

vector<int> AStar::get_prev() {
    return prev;
}

在AStar.cpp中，主要实现了AStar类中的函数。其中，shortest_path函数是最重要的函数，该函数使用了A*算法来求解最短路。

该算法主要的思想是：将Dijkstra算法中的“距离”改为“估价函数值”，即f(n)=g(n)+h(n)，g(n)表示从起点到当前节点的实际距离，h(n)表示从当前节点到终点的估计距离。在搜索过程中，每次从开放列表中选择f(n)值最小的节点进行扩展。在AStar.cpp中，使用了一个小根堆来维护开放列表，优化了搜索效率。

值得注意的是，A*算法并不能保证一定能够找到最短路径，但是在实际应用中，该算法的效率和准确性都得到了广泛的认可。

这段代码的含义 #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 205; const int INF = INT_MAX; int n; int r[MAXN][MAXN]; // 存储租金 bool vis[MAXN]; // 标记是否被访问过 int dist[MAXN]; // 存储从起点到个点的最短距离 void init() { for (int i = 0; i < MAXN; i++) { for (int j = 0; j < MAXN; j++) { r[i][j] = INF; } vis[i] = false; dist[i] = INF; } } void readData() { ifstream fin("C:\\Users\\8aDA\\Desktop\\input.txt"); fin >> n; for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j <= n; j++) { fin >> r[i][j]; r[j][i] = r[i][j]; // 无向图 } } fin.close(); } void dijkstra() { dist[1] = 0; priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; pq.push(make_pair(0, 1)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) { continue; } vis[u] = true; for (int v = 1; v <= n; v++) { if (!vis[v] && dist[v] > dist[u] + r[u][v]) { dist[v] = dist[u] + r[u][v]; pq.push(make_pair(dist[v], v)); } } } } void writeData() { ofstream fout("C:\\Users\\8aDA\\Desktop\\output.txt"); fout << dist[n] << endl; fout.close(); } int main() { init(); readData(); dijkstra(); writeData(); return 0; }

这段代码是一个求解最短路径的程序，使用了Dijkstra算法。程序首先初始化了一些变量，包括存储租金、是否被访问过、从起点到个点的最短距离等。然后读取输入数据，构造一个无向图，其中每个节点代表一个城市，边权代表两个城市之间的租金。接着，使用Dijkstra算法求解从起点到终点的最短距离，并将结果输出到文件中。