输入格式: 第一行包含两个整数n和m,n为关系网中的人数。 编号从1至n,刘老板是第1位,校长是第n位。M表示刘老板的关系网中有M个关系。(3 <n= 30, 3<=m <=1000) 接下来有m行。每行包含三个整数A、B和C,意思是A和B之间存在关系,如果A向B或B向A求助,刘老板将支付C元。 输出格式: 在你尽了最大努力后,输出Boss Liu要花的最少的钱。如果Boss Liu不能把他的孩子送到大学,就打印“Fail”。c++

时间: 2024-03-12 12:43:26 浏览: 23
以下是C++代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> #include <vector> using namespace std; const int N = 35, INF = 0x3f3f3f3f; int n, m, dis[N], vis[N], cnt[N]; struct Edge { int v, w; }; vector<Edge> g[N]; bool spfa() { memset(dis, 0x3f, sizeof(dis)); memset(cnt, 0, sizeof(cnt)); memset(vis, 0, sizeof(vis)); dis[1] = 0, vis[1] = true; queue<int> q; q.push(1); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(), vis[u] = false; for (int i = 0; i < g[u].size(); i++) { int v = g[u][i].v, w = g[u][i].w; if (dis[v] > dis[u] + w) { dis[v] = dis[u] + w; if (!vis[v]) { q.push(v); vis[v] = true; cnt[v]++; if (cnt[v] >= n) return false; } } } } return dis[n] != INF; } int main() { cin >> n >> m; while (m--) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g[u].push_back({v, w}); g[v].push_back({u, w}); } if (!spfa()) cout << "Fail" << endl; else cout << dis[n] << endl; return 0; } ```

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None国没有“高考”,上大学靠关系!Boss Liu想通过“关系”让孩子进入最好的University of None(校长是Mr. None)。Boss Liu的关系网络中有N个人,其中包含Boss Liu以及Mr. None。Boss Liu的关系网络是赤裸裸的金钱关系网络,这意味着两个人之间如果有关系,会相互帮忙,但帮忙都是要收费的! Boss Liu可以求A帮忙,A求B帮忙,B求C帮忙,…,如果最终求到校长那里,Boss Liu的儿子会被顺利录取,当然所有的费用都得有Boss Liu支付。 你讨厌Boss Liu,想破坏Boss Liu的计划。你所能做的就是说服老板刘的关系网中的某个人拒绝任何帮忙要求。这个人可以是任何人,但不能是Boss Liu或校长。如果你不能让Boss Liu失败,你希望Boss Liu花尽可能多的钱。你应该知道,在你尽了最大努力后,老板刘必须花多少钱才能得到他想要的东西。请注意,如果你什么都不做,Boss Liu肯定会成功。 输入格式: 第一行包含两个整数n和m,n为关系网中的人数。 编号从1至n,刘老板是第1位,校长是第n位。M表示刘老板的关系网中有M个关系。(3 <n= 30, 3<=m <=1000) 接下来有m行。每行包含三个整数A、B和C,意思是A和B之间存在关系,如果A向B或B向A求助,刘老板将支付C元。 输出格式: 在你尽了最大努力后,输出Boss Liu要花的最少的钱。如果Boss Liu不能把他的孩子送到大学,就打印“Fail”。

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基于HMM和LSTM的拼音程序LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

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