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帮助Bob找到从城市1到城市N的最短路径算法实现

为了帮助Bob找到从城市1到城市N的最短路径,同时保证花费不超过K枚金币,我们可以使用一种称为“扩展的Dijkstra算法”的方法。这个算法不仅考虑路径长度,还考虑路径的费用。

以下是C++代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <tuple>
#include <climits>

using namespace std;

struct Edge {
    int destination;
    int length;
    int cost;
};

struct State {
    int city;
    int length;
    int cost;
    bool operator>(const State& other) const {
        return length > other.length;
    }
};

int findShortestPath(int K, int N, int R, vector<vector<Edge>>& graph) {
    vector<vector<int>> dist(N + 1, vector<int>(K + 1, INT_MAX));
    priority_queue<State, vector<State>, greater<State>> pq;
    
    dist[1][0] = 0;
    pq.push({1, 0, 0});
    
    while (!pq.empty()) {
        State current = pq.top();
        pq.pop();
        
        int currentCity = current.city;
        int currentLength = current.length;
        int currentCost = current.cost;
        
        if (currentCity == N) {
            return currentLength;
        }
        
        for (const Edge& edge : graph[currentCity]) {
            int nextCity = edge.destination;
            int nextLength = currentLength + edge.length;
            int nextCost = currentCost + edge.cost;
            
            if (nextCost <= K && nextLength < dist[nextCity][nextCost]) {
                dist[nextCity][nextCost] = nextLength;
                pq.push({nextCity, nextLength, nextCost});
            }
        }
    }
    
    return -1;
}

int main() {
    int K, N, R;
    cin >> K >> N >> R;
    
    vector<vector<Edge>> graph(N + 1);
    
    for (int i = 0; i < R; ++i) {
        int S, D, L, T;
        cin >> S >> D >> L >> T;
        graph[S].emplace_back(Edge{D, L, T});
    }
    
    int result = findShortestPath(K, N, R, graph);
    cout << result << endl;
    
    return 0;
}

测试用例

  1. 基本测试用例

    • 输入:
      10
      4
      5
      1 2 5 3
      2 3 4 2
      3 4 3 1
      1 3 10 5
      2 4 8 4
      
    • 输出:
      12
      
    • 解释:路径为1 -> 2 -> 3 -> 4,总长度为12,总费用为6。
  2. 无可行路径

    • 输入:
      1
      3
      3
      1 2 2 2
      2 3 2 2
      1 3 5 5
      
    • 输出:
      -1
      
    • 解释:没有任何路径的费用在1金币以内。
  3. 直接到达

    • 输入:
      5
      2
      1
      1 2 3 2
      
    • 输出:
      3
      
    • 解释:直接从1到2,总长度为3,总费用为2。
  4. 多条路径选择

    • 输入:
      10
      5
      6
      1 2 2 1
      2 3 2 1
      3 4 2 1
      4 5 2 1
      1 3 5 2
      3 5 3 2
      
    • 输出:
      8
      
    • 解释:路径为1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5,总长度为8,总费用为4。

通过这些测试用例,我们可以验证代码的正确性和鲁棒性。

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Windows Server 2019 路由转发功能设置指南

在 Windows Server 2019 中设置路由转发功能,可以通过以下步骤进行配置:

1. 安装路由和远程访问服务 (Routing and Remote Access Service, RRAS)

  1. 打开服务器管理器

    • 点击“开始”菜单,选择“服务器管理器”。
  2. 添加角色和功能

    • 在服务器管理器中,点击“管理” > “添加角色和功能”。
    • 在“角色和功能向导”中,点击“下一步”直到到达“选择服务器角色”页面。
  3. 选择角色

    • 在“选择服务器角色”页面,找到并勾选“路由和远程访问”角色。
    • 点击“下一步”,然后继续点击“下一步”直到完成安装。

2. 配置路由和远程访问

  1. 启动路由和远程访问管理控制台

    • 在“服务器管理器”中,点击“工具” > “路由和远程访问”。
  2. 配置路由和远程访问

    • 在路由和远程访问管理控制台中,右键点击你的服务器名称,选择“配置并启用路由和远程访问”。
    • 在向导中,选择“自定义配置”,然后点击“下一步”。
    • 选择“路由”选项,点击“下一步”。
  3. 完成配置

    • 点击“完成”,然后在提示时启动服务。

3. 配置静态路由(可选)

如果需要配置静态路由,可以按照以下步骤进行:

  1. 在路由和远程访问管理控制台中,展开“IPv4”节点。
  2. 右键点击“静态路由”,选择“添加静态路由”。
  3. 输入目标网络地址、子网掩码和下一跳地址,然后点击“确定”。

4. 配置防火墙规则

确保 Windows 防火墙允许路由和远程访问服务的流量:

  1. 打开“Windows 防火墙”设置。
  2. 创建新的入站和出站规则,允许相关的端口和协议。

5. 测试路由功能

在配置完成后,可以通过 ping 命令测试不同网络之间的连通性,确保路由转发功能正常工作。

注意事项

  • 确保网络接口配置正确,IP 地址和子网掩码设置无误。
  • 如果有多个网络接口,确保路由表正确配置,以避免路由冲突。
  • 根据需要配置 NAT(网络地址转换)功能,以支持 Internet 访问。

通过以上步骤,你应该能够在 Windows Server 2019 上成功设置路由转发功能。如果有任何问题,请检查配置和网络设置。

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爬虫技术涉及的知识领域概述

爬虫(Web Scraping)是一种自动化提取网页数据的技术,涉及多个知识领域。以下是一些主要的知识点:

  1. 网络基础

    • HTTP/HTTPS协议:了解请求和响应的基本流程。
    • URL结构:理解URL的组成部分。
    • 状态码:熟悉常见的HTTP状态码(如200、404、500等)。
  2. HTML/CSS

    • HTML结构:了解DOM(文档对象模型)和HTML标签的基本用法。
    • CSS选择器:掌握如何使用CSS选择器定位网页元素。
  3. 编程语言

    • Python:最常用的爬虫语言,常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。
    • JavaScript:有时需要处理动态加载的内容,了解Node.js和相关库(如Puppeteer)也很有帮助。
  4. 数据解析

    • 解析库:使用BeautifulSoup、lxml等库解析HTML文档。
    • JSON/XML:处理API返回的数据格式。
  5. 反爬虫机制

    • 识别和应对常见的反爬虫技术,如IP封禁、验证码、User-Agent检测等。
    • 使用代理和随机User-Agent来规避限制。
  6. 数据存储

    • 数据库:了解如何将爬取的数据存储到数据库中(如MySQL、MongoDB)。
    • 文件存储:将数据保存为CSV、JSON等格式。
  7. 并发与异步编程

    • 理解如何使用多线程或异步编程提高爬虫的效率。
  8. 法律与道德

    • 知道爬虫的法律边界,遵循网站的robots.txt文件和使用条款。
    • 了解数据隐私和保护用户信息的重要性。
  9. 数据清洗与处理

    • 学习如何清洗和处理爬取的数据,以便进行后续分析。
  10. API使用

    • 有些网站提供API接口,可以直接获取数据,了解如何使用RESTful API。

掌握以上知识可以帮助你更有效地进行网页数据爬取和处理。

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