输入一个 � C 个点 � S 条边的无向带权图，边权表示该路径上的噪声值。当噪声值太大时，耳膜可能会受到伤害，所以当你从某点去往另一个点时，总是希望路上经过的最大噪声值最小。输入一些询问，每次询问两个点，输出这两个点间「最大噪声值最小的路径」上，噪声值最大的一条边的噪声值。 如果两个点之间不连通，输出 "no path"。(不含引号)

这是一个经典的最大值最小化问题，可以使用二分答案 + 最短路求解。

具体来说，我们二分最大噪声值，然后在图上跑一遍最短路算法，如果最短路的长度小于等于当前二分的值，说明存在一条路径满足要求，于是更新答案。如果最短路的长度大于当前二分的值，则说明不存在满足要求的路径，需要将二分的上界下调。

这里推荐使用 Dijkstra 算法，在每次更新距离时，同时更新噪声值的最大值即可。

以下是 Python3 的代码实现：

相关问题

c语言实现输入一个 C 个点 S 条边的无向带权图，边权表示该路径上的噪声值。当噪声值太大时，耳膜可能会受到伤害，所以当你从某点去往另一个点时，总是希望路上经过的最大噪声值最小。输入一些询问，每次询问两个点，输出这两个点间「最大噪声值最小的路径」上，噪声值最大的一条边的噪声值。 如果两个点之间不连通，输出 "no path"。(不含引号)

以下是一种实现方式：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAXN 1005
#define MAXM 100005

int n, m, q;
int head[MAXN], ver[MAXM<<1], nxt[MAXM<<1], w[MAXM<<1], tot = 1;
int vis[MAXN], dis[MAXN];
int st, ed;

inline int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

inline void add(int x, int y, int z) {
    ver[++tot] = y, w[tot] = z;
    nxt[tot] = head[x], head[x] = tot;
}

inline void init() {
    memset(head, 0, sizeof(head));
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    memset(dis, INF, sizeof(dis));
    tot = 1;
}

int dfs(int u, int t, int limit) {
    if (u == t) return 1;
    vis[u] = 1;
    for (int i = head[u]; i; i = nxt[i]) {
        int v = ver[i], cost = w[i];
        if (!vis[v] && cost <= limit && dfs(v, t, limit)) return 1;
    }
    return 0;
}

int check(int mid) {
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    return dfs(st, ed, mid);
}

int main() {
    while (~scanf("%d%d", &n, &m)) {
        init();
        for (int i = 1, x, y, z; i <= m; ++i) {
            scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
            add(x, y, z), add(y, x, z);
        }
        scanf("%d", &q);
        while (q--) {
            scanf("%d%d", &st, &ed);
            int l = 0, r = INF, ans = -1;
            while (l <= r) {
                int mid = (l + r) >> 1;
                if (check(mid)) ans = mid, r = mid - 1;
                else l = mid + 1;
            }
            if (ans == -1) printf("no path\n");
            else printf("%d\n", ans);
        }
    }
    return 0;
}

首先，我们用邻接表存储图，然后进行二分答案。对于当前二分的答案（即最大噪声值），我们进行一次 dfs ，判断从起点是否能到达终点，并且路径上的最大噪声值不超过当前二分的答案。如果能到达，则说明当前二分的答案可行，将答案更新为当前噪声值，继续缩小区间；否则，说明当前二分的答案不可行，需要增大噪声值，扩大区间。最终得到的答案即为所求。

opencv编写一个程序，通过图像的形态操作去掉"AB"图像中的噪声点和线条

好的，以下是使用OpenCV进行形态操作去除噪声点和线条的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("AB.jpg")

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 显示结果
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("binary", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取了图像，并将其转换为灰度图像。然后使用cv2.threshold函数对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。

接下来，我们使用cv2.getStructuringElement函数创建一个形态学操作的核，这里我们选择了矩形结构。然后使用cv2.morphologyEx函数对二值图像进行形态学开运算操作，去除噪声点和线条。

最后，我们将原始图像和形态学操作后的图像显示出来。

你可以根据自己的需要调整形态学操作的核和阈值等参数，以获得更好的去噪效果。