vector<int> w含义

`vector<int> w` 表示创建了一个名为 `w` 的向量（vector），其中存储的元素类型为整数（int）。向量是一种动态数组，可以根据需要自动调整大小。在这种情况下，`w` 是一个整数类型的向量。

范例：

#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<int> w; // 创建一个整数类型的向量

    // 向向量中添加元素
    w.push_back(10);
    w.push_back(20);
    w.push_back(30);

    // 遍历向量并输出元素
    for (int i = 0; i < w.size(); i++) {
        std::cout << w[i] << " ";
    }

    return 0;
}

输出结果：

10 20 30

相关问题

#include<bits/stdc++.h> #define PII pair<int, int> using namespace std; const int N = 1010, M = 110; int v[N], w[N], f[M]; int n, m; map<int, vector<int> > buy; int main() { while (cin >> m >> n) { memset(f, 0, sizeof f); buy.clear(); for (int i = 1; i <= n; ++ i) cin >> v[i] >> w[i]; for (int i = 1; i <= n; ++ i) for (int j = m; j >= v[i]; -- j) { int temp = f[j - v[i]] + w[i]; if (temp > f[j]) { f[j] = temp; buy[j] = buy[j - v[i]]; buy[j].push_back(i); } } cout << f[m] << endl; if (f[m]) { for (int i = 0; i < buy[m].size(); ++ i) { cout << buy[m][i]; if (i != buy[m].size() - 1) cout << " "; } cout << endl; } } return 0; }

这段代码实现了一个 0/1 背包问题的解法。具体来说，代码中的变量含义如下：

- `N`: 物品数量的最大值。
- `M`: 背包容量的最大值。
- `v[N]`: 每个物品的体积。
- `w[N]`: 每个物品的价值。
- `f[M]`: 背包容量为 `M` 时的最大价值。
- `n`: 物品数量。
- `m`: 背包容量。
- `buy`: 一个 map，用于记录每个背包容量下所选择的物品编号。

具体实现中，首先读入背包容量 `m` 和物品数量 `n`，然后依次读入每个物品的体积和价值。接下来，采用动态规划的思想，从第一个物品开始往后逐个考虑，对于每个物品，从背包容量 `m` 开始往前递推，如果将该物品放入背包可以得到更大的价值，则更新背包中的价值，并记录下所选的物品编号。最终输出背包容量为 `m` 时所能获得的最大价值，并输出选择的物品编号。

第一行有四个用空格隔开的 � n， � m， � s， � t，其含义见【题目描述】。 接下来 � m 行，每行三个整数 � , � , � u,v,w，表示有一条大道连接区 � u 和区 � v，且拥挤度为 � w。 两个区之间可能存在多条大道。用bfs来做

你可以使用广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。下面是使用BFS的代码实现：

#include<iostream>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;

const int N = 1e4+10, M = 9999999;
int n, m, s, t;
int dist[N], path[N];
bool visited[N];
vector<pair<int, int>> graph[N];

void bfs(int start) {
    queue<int> q;
    q.push(start);
    visited[start] = true;
    dist[start] = 0;
    
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        
        for (auto edge : graph[u]) {
            int v = edge.first;
            int w = edge.second;
            
            if (!visited[v]) {
                visited[v] = true;
                dist[v] = dist[u] + w;
                path[v] = u;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

int main() {
    cin >> n >> m >> s >> t;
    
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        graph[u].push_back({v, w});
        graph[v].push_back({u, w});
    }
    
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        dist[i] = M;
        visited[i] = false;
    }
    
    bfs(s);
    
    cout << dist[t] << endl;
    
    return 0;
}

这段代码首先定义了节点数量 `n`，边数量 `m`，起点 `s` 和终点 `t`。然后使用邻接表 `graph` 来存储图的边信息。

在 `bfs` 函数中，我们使用队列来进行广度优先搜索。初始时将起点入队，并标记为已访问。然后开始循环，直到队列为空。对于每个出队的节点 `u`，遍历其邻接节点 `v`，如果 `v` 尚未访问，则将其入队，更新距离和路径，并标记为已访问。

最后，在主函数中读入输入，初始化距离数组和访问数组，然后调用 `bfs` 函数进行广度优先搜索。最终输出从起点到终点的最短距离。

希望这个解法能够帮助到你！