day 1{

一大堆學習方法及規劃（其中告訴我可以無所忌憚的看題解哦）

1廣搜bfs {

重點：  參照---馬的遍歷bfs{

記得判重（不同於spfa）

模板：

#include <queue>
 
queue < int > q;
 
int main()

{ 

q.push( s ) , vis[s] = 1; 

while( !q.empty() )  //佇列不為空時

　　{  

int now = q.front();   //取出當前元素

q.pop(); //彈出當前元素

  for( register int i = 0 ; i < linker[ now ].size() ; i++ ) //鏈式前向星寫法（可用vector) 3   ：-----4-----6-----7----9

  　　　　{    

int cur = linker[ now ][i]；取出某個起點後所連線(跟隨)的一系列點（fans)    

if( !vis[ cur ] )   vis[ cur ] = 1 , q.push( cur ); 若這個點未遍歷（判重）（區別於spfa） 這個點扔到佇列裡面

 　　　　 } 

　　}

}

//具體請見馬的遍歷

2連結串列（vector寫法）和鏈式前向星（不是特別會寫）

用vector實現鄰接表的建圖
一、vector 簡介及基本操作：

1、vector是c++中stl庫中封裝好的容器，常用定義不定長陣列來構建無向圖或有向圖

. 2、基本操作：

(1)標頭檔案#include<vector>.
 
(2)建立vector物件，vector<int> vec;
 
(3)尾部插入數字：vec.push_back(a);
 
(4)使用下標訪問元素，cout<<vec[0]<<endl;記住下標是從0開始的。
 
(5)使用迭代器訪問元素. vector<int>::iterator it; for(it=vec.begin();it!=vec.end();it++)     cout<<*it<<endl;
 
(6)插入元素：    vec.insert(vec.begin()+i,a);在第i+1個元素前面插入a;
 
(7)刪除元素：   vec.erase(vec.begin()+2);刪除第3個元素 vec.erase(vec.begin()+i,vec.end()+j)刪除區間[i,j-1];區間從0開始
 
(8)向量大小:vec.size();
 
(9)清空:vec.clear(); vector的元素不僅僅可以使int,double,string,還可以是結構體，但是要注意：結構體要定義為全域性的， 否則會出錯。
 
vector實現:vector[x].push_back(y);//把y扔到x後面去；

day2 {

1最短路演算法{

　　一般最短路 floyd(n^3){

思想：區間dp；

模板{

for(int k=1;k<=n;k++)//遍歷中轉站

{

for(int i=1;i<=n;i++)//遍歷起點{

for(int j=1;j<=n;j++){//遍歷終點

　　if(i!=j&&i!=k&&j!=k&&f[i][j]>f[i][k]+f[k][j]) //i=j值為0，i=k或j=k時中轉站是他自身無意義

f[i][j]=f[i][k]+f[k][j]；

}

}

}

當然這個也可以用來做剛開始圖的個點之間是否可以走的儲存

for(int k=1;k<=n;k++)//遍歷中轉站

{

for(int i=1;i<=n;i++)//遍歷起點{

for(int j=1;j<=n;j++){//遍歷終點

　　if(i!=j&&i!=k&&j!=k) //i=j值為0，i=k或j=k時中轉站是他自身無意義

f[i][j]=(f[i][k]&&f[k][j])||f[i][j]；

}

}

}

Bellman-Ford演算法O(NE)

模板：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
 // 此演算法實際上就是一點點靠近真理（最優解）的過程，n為點的個數，m為邊的個數
for(int i=1;i<=n;i++){
dis[i]=inf;  //所謂dis[i],就是起點到i之間的最短距離
} //全部設為無限大 即所有點現在還都是白點 ，都還未開通
dis[1]=0;//起點肯定是紅點 起點到起點距離肯定為0
for(int i=1;i<=n-1;i++){//最不好理解的地方 最壞就是一條直線，一次只能優化一個點到起點距離，即n-1次，不懂可以接著往下看
 for(int j=1;j<=m;j++){ //注意 在bellman-fort中 遍歷的是邊不是點
  int x=u[j],y=v[j];//x為一條邊j的初始點，y為一條邊j的終點
  if(dis[x]<inf){//一條邊的初始點必須與起點相連，這樣才能保證遍歷優化其他點到起點的距離
  //但是如果dis[x]不是最優解，那麼他所優化的其他點也都不是最優解！！！！！
   dis[y]=min(dis[y],dis[x]+w[j]);//管他的，先優化了再說（區域性優化）
  }
  //很明顯 在一次操作中，所有從起點到與紅點相鄰的邊的終點的值都被優化了一遍，但還沒有完
  //新的白點變為了紅點 所以要繼續優化；（或許可以更好哦）
  //反正遍歷的是邊，所有東西都是在一點點的區域性優化中所最終優化的 （怪不得很浪費）
  //所以說只要知道要最多進行多少次優化（n-1），優化什麼(各點到起點最短距離）
  //變數是什麼（不斷被優化的個邊之間的距離)！！
  //也許當初並不完美，也許之前得出的結論都是錯的
   //也要有追尋真理的執著
   //讓一個min來不斷優化基礎，從而改正錯誤吧
  //一個min行天下 
 }
}

return 0;
}

剩下的兩個再翻一篇吧