wzm_1017单源最短路径代码

时间: 2024-11-28 22:22:25 浏览: 16
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史上最简单IOT开发板-ESP8266 机智云开发板应用/资料分享-电路方案

Wzm_1017是一个常见的算法题目代号,通常与单源最短路径问题(Single Source Shortest Path, SSSP)有关。单源最短路径问题旨在寻找从给定图的一个顶点(即“源”)到其他所有顶点的最短路径。这个经典问题有两个著名的解决方案:迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)和贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford Algorithm)。 迪杰斯特拉适用于边权重非负的情况,而贝尔曼-福特则可以处理边权重为负的情况,但效率较低。下面是一个简单的Python实现迪杰斯特拉算法的例子: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} distances[start] = 0 pq = [(0, start)] while pq: current_distance, current_node = heapq.heappop(pq) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(pq, (distance, neighbor)) return distances ``` 在这个例子中,`graph`是一个字典,其中键表示图中的节点,值是另一个字典,表示与该节点相邻的节点及其对应的边权。`start`是起点。
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帮我找出以下代码的问题:#include<iostream> #include<string> using namespace std; class MyData { private: int year; int month; int day; public: MyData(const int y, const int m, const int d) { this->year=y; this->month=m; this->day=d; } int getYear() { return year; } int getMonth() { return month; } int getDay() { return day; } }; class Person { private: string name; string address; string number; string email; public: Person(string n, string a, string num, string e) { name=n; address=a; number=num; email=e; } virtual string toString() const { return "Person:" + name; } }; class Student:public Person { private: string classStatus; public: Student(string n, string a, string num, string e, string c) :Person(n, a, num, e) { classStatus = c; } virtual string toString() const { return "Student:" + Person::toString(); } }; class Employee :public Person { private: string office; double salary; MyData dateHired; public: Employee(string n, string a, string num, string e, string o, double s, MyData d):Person(n, a, num, e) { office = o; salary = s; dateHired = d; } virtual string toString() const { return "Employee:" + Person::toString(); } }; class Faculty :public Employee { private: string officeHours; string rank; public: Faculty(string n, string a, string num, string e, string o, double s, MyData d, string oh, string r):Employee(n, a, num, o, s, d) { officeHours = oh; rank = r; } virtual string toString() const { return "Faculty" + Person::toString(); } }; class Staff :public Employee{ private: string title; public: Staff(string n, string a, string num, string e, string o, double s, MyData d, string t) :Employee(n, a, num, e, o, s, d) { title = t; } virtual string toString() const { return "Staff: " + Person::toString(); } }; int main() { MyData hireDate(2020, 1, 1); Person person("吴子木", "8#3021", "18162351558", "wzm18162351558@foxmail.com"); Student student(); Employee employee(); Faculty faculty(); Staff staff(); cout << person.toString() << endl; cout << student.toString() << endl; cout << employee.toString() << endl; cout << faculty.toString() << endl; cout << staff.toString() << endl; return 0; }

from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载葡萄酒数据集 wine = load_wine() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("7:3的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为3:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.25, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred1 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("3:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为4:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred2 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("4:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为9:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.1, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred3 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("9:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test))

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