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图论

2025年MathorCup 大数据竞赛明日开赛，注意事项！论文提交规范、模板、承诺书正确使用！2025年第六届MathorCup数学应用挑战赛——大数据竞赛

MathorCup大数据竞赛面向在校学生开放报名，要求1-3人组队，允许跨校组队。比赛分为初赛和复赛两个阶段，将评选出一、二、三等奖（5%、15%、30%），前10%队伍晋级复赛，复赛前50%获一等奖。报名截止时间为2025年10月24日，初赛时间为10月24日-31日，复赛时间为12月5日-12日。获奖队伍将获得竞赛证书。

是小猪同学呀
2025-10-23 23:30:39

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 4

#图论 #大数据 #算法 +2
代码分享！2025 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 B：物流理赔风险识别及服务升级问题

本文针对三个具体问题展开研究，首先进行数据预处理工作，随后分别论述了问题一、问题二和问题三的详细求解过程。每个问题的解决方案都采用系统化的分析步骤，通过数学建模和算法设计实现求解。文中未提供具体数据文件，但支持一对一代码定制服务（daima）或论文参考。整篇研究采用结构化方法，依次解决三个相互关联的问题，确保解决方案的科学性和可行性。

是小猪同学呀
2025-10-25 01:52:29

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 3

#图论 #大数据 #算法 +1
共享自行车与电动共享自行车使用中建成环境影响的对比研究：基于合肥数据的时空机器学习分析

双重优势整合：首次将 XGBoost 的非线性捕捉能力与 GTWR 的时空异质性刻画能力结合，解决了“单一模型无法同时处理非线性与时空变化”的行业痛点；本地化建模逻辑：通过“时空邻居加权”实现“每个数据点对应一个局部模型”，而非全局统一模型，更贴合共享微出行“时空动态变化”的实际特征，为后续政策建议提供更精准的量化依据。

我叫辰辰啦
2025-10-31 21:12:22

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#机器学习 #人工智能 #图论
浙大数据结构第二版——习题3.6 一元多项式的乘法与加法运算

本文介绍了两种实现一元多项式乘法与加法运算的方法：链表法和顺序表法。链表法使用带头结点的单向链表存储多项式，支持降序排列和同类项合并。乘法运算通过遍历两链表相乘后插入结果链表，加法运算直接合并到其中一个链表。顺序表法则利用数组索引作为指数，通过哈希表原理简化操作。两种方法都考虑了零多项式、系数为零等边界情况，并提供了完整的代码实现。

INawaken
2026-02-06 16:42:08

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#链表 #算法 #图论
[特殊字符] 第8课:盛最多水的容器

这篇文章围绕盛最多水的容器这道算法题展开，梳理解题思路、关键数据结构与复杂度分析，并补充实现时需要注意的边界处理和常见陷阱，适合刷题复盘、面试准备以及快速回顾标准解法。

汀、人工智能
2026-04-04 14:57:36

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#图论 #算法 #数据结构 +1
微服务自动化拆分实战：BMSC聚类与图论算法对比

微服务架构的核心在于实现服务的高内聚与低耦合，这本质上是一个复杂的软件模块划分问题。其原理是通过分析代码元素间的结构依赖与语义关联，将单体应用拆分为一组独立部署、协同工作的服务单元。从技术价值看，自动化拆分能显著降低对人工经验的依赖，提升拆分方案的科学性与一致性，是应对遗留系统现代化改造的关键工程实践。在应用场景上，它尤其适用于大型单体巨石应用的架构演进。本文聚焦于微服务自动化拆分这一主题，通过对

 weixin_30411819
2026-05-22 09:16:07

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#图论
LangGraph：基于图论构建大模型智能体工作流的原理与实践

图论作为计算机科学的基础概念，通过节点和边描述实体间关系，为复杂系统建模提供了理论框架。其核心原理在于将问题抽象为图结构，利用遍历、搜索等算法实现状态流转与决策。这一理论在软件工程中催生了工作流引擎技术，用于编排多步骤、有状态的业务流程。随着大模型应用的发展，传统链式调用在处理分支、循环和并行任务时面临维护挑战。LangGraph应运而生，它将图论与工作流思想结合，为大模型智能体提供了声明式编排框

 Nicholas Qin
2026-08-13 14:56:28

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#图论 #工作流
Dijkstra算法实战：如何用Python实现单源最短路径（附完整代码）

本文深入解析了Dijkstra算法在非负权图中求解单源最短路径的核心原理与贪心策略，并提供了从基础O(V²)到使用优先队列优化O((V+E) log V)的完整Python实现代码。文章通过实例详细说明了算法的执行步骤、路径重建方法及在导航、网络路由等场景的应用，帮助开发者掌握这一经典图算法的工程化实践。

banana
2026-02-28 09:20:42

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#图论
sdut-python-实验五-函数、模块、包（编程题）

分数 10作者周雪芹单位山东理工大学输入整数n（3<=n<=7），编写程序输出1,2,...,n整数的全排列，按从小到大的顺序输出。提示：求全排列的过程定义为一个函数，输入参数为包含n个元素的列表，返回值为包含全排列的列表。在一行内，输入正整数n。按数值从小到大的顺序输出1到n的全排列。每种排列占一行，数字间无空格。

故事和你91
2026-03-22 14:46:51

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#算法 #数据结构 #python +2
sdut-python-实验三-字符串

分数 10作者周雪芹单位山东理工大学一行内输入N个字符串，按字典序从小到大进行排序后输出。输入数据有一行，分别为N个字符串，用空格分隔，每个字符串长度不超过100。输出排序后的字符串，用空格分隔。

故事和你91
2026-03-19 20:41:53

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#python #开发语言 #数据结构 +2
【图论实战】运用Havel-Hakimi定理：从度数列到简单无向图的构造判定

本文详细解析了Havel-Hakimi定理在图论中的应用，通过度数列判断能否构造简单无向图。文章结合实例和Python代码演示了定理的操作流程和编程实现，并探讨了常见错误排查和优化技巧，帮助读者掌握这一实用的图论判断方法。

石头跑跑
2026-03-26 09:07:53

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#图论
别再死记硬背了！用Python实现Havel-Hakimi算法，5分钟搞定‘度数列’能否画成简单图

本文详细介绍了如何使用Python实现Havel-Hakimi算法，快速验证度序列能否构成简单无向图。通过递归和迭代两种实现方式，结合图论基础概念，帮助开发者高效解决度序列验证问题，并探讨了算法在社交网络分析、通信网络设计等实际场景中的应用价值。

weixin_30879169
2026-03-31 04:34:58

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 8

#图论
从社交网络到电路布线：图解‘度数列’和Havel-Hakimi定理的5个真实应用场景

本文通过5个真实场景解析‘度数列’和Havel-Hakimi定理的实用价值，从社交网络验证到电路布线设计，展示了这一图论工具在工程、化学、交通规划等领域的广泛应用。重点介绍了如何利用度数列可图化判定快速验证连接方案的可行性，为复杂系统设计提供数学基础。

weixin_33701251
2026-04-01 04:33:45

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 8

#图论
别再只会用t检验了！用R语言brainGraph包实战脑网络GLM分析（从设计矩阵到结果解读）

本文详细介绍了如何使用R语言brainGraph包进行脑网络GLM分析与图论指标解析，特别适合病例对照研究。从设计矩阵构建到结果可视化，涵盖基础组间比较、交互效应分析及高级方法如置换检验和多阈值校正，帮助研究者超越传统t检验，深入探索大脑网络特性。

nzy233
2026-05-22 12:55:32

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 12

#图论
别再只会用t检验了！用R语言brainGraph包做脑网络GLM分析，从设计矩阵到置换检验保姆级教程

本文详细介绍了如何使用R语言的brainGraph包进行脑网络GLM分析，涵盖从设计矩阵构建到置换检验的完整流程。特别针对fMRI和DTI数据，结合图论方法，提供实用的代码示例和高级统计技巧，帮助研究者超越传统t检验，探索大脑复杂网络的组织规律。

雨前羽街
2026-05-22 16:53:56

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 10

#图论
GPT-5.6 Pro破解图论难题：AI数学证明与署名争议分析

图论作为计算机科学的基础学科，研究节点和边构成的网络结构，其核心算法如最短路径、网络流优化等广泛应用于物流规划、社交网络分析等工程场景。AI解决数学难题通常结合Transformer架构与符号推理引擎，通过模式识别和搜索优化探索证明路径，这种技术路径为复杂计算问题提供了新的解决思路。在实际应用中，图论算法能有效处理网络拓扑优化、资源调度等工程问题，而AI的介入则引发了关于成果归属的署名争议，涉及模

 weixin_30765505
2026-07-24 16:12:36

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 11

#图论
GPT-5.6 Pro破解图论难题：AI数学推理的技术边界与学术规范探讨

图论作为离散数学的核心分支，通过研究顶点和边的关系来建模复杂网络系统。其基本原理涉及图的遍历、最短路径算法和网络流优化等经典问题，这些技术在计算机科学中具有重要价值。从工程实践角度看，图论算法广泛应用于社交网络分析、交通路径规划和芯片设计等场景，能够显著提升系统效率。随着AI技术的发展，神经网络与符号推理的结合为自动定理证明提供了新的可能。GPT-5.6 Pro等模型通过问题形式化和策略生成等步骤

 weixin_30263073
2026-07-24 10:58:29

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 5

#图论
GPT-5.6 Pro破解图论全局效率难题：AI科研助手的贡献与署名争议

图论作为计算机科学和离散数学的重要分支，研究图结构及其性质，广泛应用于网络优化、社交网络分析和路径规划等领域。其核心原理是通过节点和边的组合建模复杂关系，其中全局效率是衡量网络信息传输性能的关键指标。传统算法如贪婪算法和遗传算法常面临组合爆炸或局部最优问题，难以在约束条件下实现全局优化。GPT-5.6 Pro通过自然语言交互生成启发式求解策略，融合模拟退火等经典方法，在特定图结构上实现了效率突破。

weixin_30412167
2026-07-24 11:16:48

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 11

#图论
GPT-5.6 Pro破解30年图论难题：AI科研应用与学术伦理探讨

图论作为数学的重要分支，研究顶点和边组成的图结构性质，其核心原理涉及网络优化与组合数学。在计算机科学中，图论为算法设计提供理论基础，技术价值体现在解决NP难问题和优化实际网络系统。应用场景涵盖社交网络分析、交通规划、生物信息学等领域。随着AI大模型如GPT-5.6 Pro的发展，其多步骤推理和跨领域知识融合能力，使其能够突破长期未解的图论难题。这一突破不仅展示了AI在数学建模和算法创新方面的潜力，

weixin_30776545
2026-07-24 14:34:06

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 9

#图论
GPT-5.6 Pro突破图论难题：图神经网络算法解析与实战应用

图论作为离散数学的重要分支，研究由顶点和边组成的数学结构，其核心原理包括图的连通性、最短路径算法和网络效率优化。在技术价值层面，图神经网络通过注意力机制和多跳邻居信息聚合，能够有效解决组合爆炸等传统算法难题。这种技术特别适用于社交网络分析、交通规划等需要处理复杂关系数据的应用场景。GPT-5.6 Pro在图注意力机制和自适应优化算法上的创新，使其在解决30年未解的图论难题时实现了显著突破，准确率提

 Mu Tian
2026-07-24 11:19:44

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 9

#图论
绝对万有导出环谱：构造性存在证明(第22-24章)[前1.1版](人工智能与量子计算,系统性风险与制度演化)

摘要本章在原型递归框架下探讨了人工智能对齐与量子计算的核心问题。对于AI对齐，将其建模为递归优化器在策略空间中的固定点安全性问题，证明了确保奖励函数不变性是对齐的充分条件，但通用对齐判定在理论上不可行（定理22.1.10）。量子计算则被诠释为非交换代数结构在物理计算中的直接实现：量子傅里叶变换的指数加速源于算符空间的非交换性（定理22.2.4），这种计算范式的跃迁对应着原型递归从交换基底向非交换

 学究天人
2026-07-17 00:20:43

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 69

#人工智能 #量子计算 #机器学习 +3
C++算法题—图的邻接矩阵输入形式(I\O)

本文介绍了图论中邻接矩阵的存储方式和常见应用。

_小苔藓_
2025-09-14 22:35:32

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 11

#算法 #c++#深度优先 +1
蓝桥杯-2026年C++B组省赛

（题目来源于洛谷，省一代码分享）

故事和你91
2026-05-10 09:04:11

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 15

#蓝桥杯 #c++#算法 +4
【算法进阶】图解树上差分思想：利用LCA在树上实现路径O(1)修改（洛谷 P3128 附C++代码）

这么看起来，似乎这个边差分也就更简单了。根据这个我们可以写出以下代码。由于我这个题只是自己瞎编的，只是为了演示边差分，所以代码如果有错误欢迎提出。

h_a_o777oah
2026-05-11 16:25:45

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 6

#图论 #算法
从邻接表到链式前向星：手把手教你用C++实现Dijkstra最短路径算法（附完整代码）

本文详细介绍了Dijkstra最短路径算法在C++中的两种实现方式：邻接表和链式前向星。通过对比分析两种数据结构的内存占用、访问效率和实际性能，帮助开发者根据具体场景选择最优实现。文章包含完整代码示例，特别适合算法竞赛选手和图论学习者掌握这一经典算法。

乔一帆丶
2026-06-08 13:36:15

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 7

#图论
C++图论基础拓扑排序经典OJ题流食般投喂

在有向图上做dp其实是有一个难点的，就是五板斧中的填表顺序，在有向图上做dp不像在二维数组那样格式固定化，但是之前学习的拓扑排序其实就是量身定制适配于图的路径dp的填表顺序，解释一下：当x从队列中拿出来，那么x的dp表的位置已经跟新完毕，那么，依靠x推演的dp表格子就可以跟着跟新了。经验总结：图上的动态规划的状态转移方程的跟新是分批次的，不像是以前动态规划章节一次性更新完一个空。OJ题归属：图论基

 dj_798
2026-06-12 10:30:13

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 64

#c++#图论 #算法 +1
C++图论基础Bellman-Ford与spfa算法如何判断负环

BF算法是暴力过 n - 1 轮、单趟全遍历边进行的松弛操作，他的最差情况就是至多会进行 n - 1 轮松弛操作，到第 n 轮肯定是松弛不了的，能松弛的就一定存在负环。状态转移方程：起点 ......................u——v此时我们来算cnt[v]，它等于刚刚经过的一条边加上在这条边之前所经过的边个数，这个在cnt[u]里面存着，即cnt[v] = cnt[u] + 1。存在负环时

 dj_798
2026-06-15 21:41:19

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 60

#c++#图论 #算法 +1
C++图论基础单源最短路四种算法总结

--真实的情况只需要执行 n - 1 次，最后没有出边的点实际不需要再执行单趟操作，但是，如果在跑算法的过程中，跟新累加结果，只单单执行 n - 1 次是不够的，所以，我们为了保险，均执行 n 次~创建 cnt 数组，给每个节点都配上一个“记边器”，标记从起点到该点的边数，每跟新一个节点，实时判断是大于 n - 1 条边存在负环，还是小于等于 n - 1 存在最短路，不存在负环。---bool 类

 dj_798
2026-06-17 21:54:53

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 59

#算法 #c++#图论 +1
TrustFlow：图论与经济承诺结合的代理信誉系统

在分布式系统和Web3.0环境中，信誉管理是确保代理（Agent）可信度的关键。传统方法如EigenTrust和PageRank存在简化信誉评估和易受Sybil攻击的缺陷。TrustFlow通过结合图密度优化和经济承诺机制，显著提升了信誉评估的精确性。其核心在于利用支付委托链和密码学签名交互，构建高可信度的现金流图，并通过主题感知的PageRank变体进行信誉传播。这种设计不仅提高了系统的抗攻击能

 weixin_34289454
2026-06-18 14:03:23

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 9

#图论
C++图论基础多源最短路-Floyd 算法流食般投喂

dp 表 f 数组本身是三维的，让桥梁 k 那一维作 z 轴，我们可以发现，k = 0 的那一层是初始化的时候，k = n 的那一层是最终结果的时候，当前层的结果是根据上一层的结果递推的，所以可以空间优化、删掉第一维，而且，根据 k 值的不同，每一层更新出来的结果根据状态表示含义都有着自己的意义，比如：k = 4 的时候，f[4][i][j] 表示的是：从起点 i 到终点 j 只经过编号为1

dj_798
2026-06-22 14:59:07

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 87

#算法 #c++#图论 +1
C++超详细梳理基础知识

函数重载是函数的一种特殊情况，C++允许在同一作用域中声明几个功能类似的同名函数，这些同名函数的形参列表(参数个数或类型或顺序)必须不同，常用来处理实现功能类似数据类型不同的问题。一个是乒乓球，一个是男足。”，后者是“谁也赢不了！C和C++的区别在于，在编译的符号汇总中，C语言是使用函数的原名进行汇总的，导致了一个名称只能对应一个函数，所以不能进行函数重载。那么两个同名函数，算不算是函数

 m0_74824496
2026-05-28 03:51:37

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 8

#c++#算法 #图论
通俗易懂的C++前缀和与差分算法图文示例详解

输入一个n行m列的整数矩阵，再输入q个操作，每个操作包含五个整数x1, y1, x2, y2, c，其中(x1, y1)和(x2, y2)表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。即 a[l] + c , a[l+1] + c , a[l+2] + c ,,,,,, a[r] + c;数组变成 a[r+1] - c,a[r+2] - c,,,,,,,a[n] - c;首先给定一个原数组a：a[1],

m0_74824865
2026-05-19 02:34:51

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 9

#算法 #c++#图论
C++图论全解

C++图论涵盖广泛，从基础表示到高级算法，应用于多个领域。掌握图论算法需要理解数据结构、算法设计和优化技巧。通过实践和理论学习，可以深入理解图论并解决实际问题。

Tang_Blogger
2026-05-07 12:54:16

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 12

#图论 #c++#深度优先
别再死记硬背！用Python+NetworkX直观理解拉普拉斯矩阵的5个核心性质

本文通过Python和NetworkX库，直观展示了拉普拉斯矩阵的5个核心性质，包括对称性、行和为零、半正定性等。通过代码实现和可视化，帮助读者深入理解这一图论和机器学习中的重要工具，特别适合谱聚类等应用场景的学习和实践。

weixin_30522183
2026-05-26 10:55:23

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 6

#图论
C++图的基本概念流食般投喂-竞赛编

图中路径的定义：现有顶点Vi到顶点Vj的题目要求，从Vi到Vj会经过其他顶点，会把从Vi到Vj所包含的所有顶点称为从顶点Vi到顶点Vj的路径，当然包括他两自身。解释一下带权的意思：和边具有与之相关的数据，这些数据可能是两个顶点之间的距离、花费的代价、所需的时间等，这些数据的具体数值被称为该边的权值。由该顶点发出的边叫做顶点的出度，到达该顶点的边叫做顶点的入度。在有关图的算法题中，常常会将无向图变成

 dj_798
2026-05-30 14:40:26

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 89

#c++#开发语言 #算法 +2
C++图的两种构建算法流食般投喂-竞赛编

一直加，直到所有点都加完，所以只有在每次加点的过程中，通过最短距离来判断，端点之间是不是连通的，如果最短距离是无穷大，则不连通；：用kruskal算法，并不需要用连接矩阵/vector存图，只需要用结构体把边与边的关系清晰存起来，方便按权值排序和后续判断连通等操作。声明：用prim算法构图是要存图的，这里只介绍，连接矩阵 + prim算法，以及，vector + prim算法。，当已有边加完之后，

dj_798
2026-06-03 12:28:33

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#算法 #c++#开发语言 +1
别再死磕Dijkstra了！这道PAT甲级真题用DFS+邻接表就能优雅解决（附C++完整代码）

本文探讨了DFS与邻接表组合在解决特定图论问题中的优势，特别是在处理最短路径和换乘次数双重优化时的高效性。通过C++代码示例，展示了如何在小规模图中优雅实现路径搜索与换乘统计，为算法竞赛提供了一种简洁有效的解决方案。

weixin_33709364
2026-06-03 14:27:18

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 11

#图论
PAT甲级L3-014周游世界：用DFS+邻接表搞定最短路径与换乘最少问题（附C++完整代码）

本文详细解析了PAT甲级L3-014周游世界题目的双目标优化问题，通过DFS+邻接表实现最短路径与最少换乘的解决方案。文章提供了完整的C++代码实现，并深入探讨了算法优化技巧，包括剪枝策略和换乘次数计算，帮助读者掌握图论问题中的双目标优化方法。

weixin_33713503
2026-06-03 12:42:33

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 4

#图论
C++图论基础最小生成树经典OJ题流食般投喂

经验总结：最小生成树在概念上是针对于无向图的，但是，这题向我们表明，特殊情景下的有向图也是适用的，这题的图是一个有向图，但是题中提到的时间胶囊的概念，其实功能就是回溯，是的，这样我们就可以把这个有向图可以看成可以递归的二叉树。kruskal算法的关键变量cnt与节点n是有关系的，cnt变量记录选的条数，n是节点个数，n - cnt 的差值就是构建出生成树的具体个数。经验总结：用kurskal算法构

 dj_798
2026-06-08 15:29:46

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 86

#c++#开发语言 #图论 +2
别再死记硬背SPFA了！从《信息学奥赛一本通》1382题看最短路算法的实战选择（附C++代码避坑）

本文深入分析了最短路算法在信息学竞赛中的实战选择，重点探讨了SPFA算法的优缺点及其在现代竞赛中的适用性。通过《信息学奥赛一本通》1382题的实例，对比了Dijkstra堆优化与SPFA的性能差异，并提供了C++代码实现与优化技巧，帮助选手在算法选择上做出更明智的决策。

镝不咸
2026-06-08 13:36:59

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 11

#图论
用Dijkstra和SPFA解决洛谷P1828：香甜的黄油（附C++代码对比与避坑指南）

本文详细解析了如何使用Dijkstra堆优化和SPFA算法解决洛谷P1828'香甜的黄油'最短路径问题，包括C++代码实现、性能对比及优化技巧。针对信息学奥赛和USACO竞赛需求，提供了算法选择建议和常见避坑指南，帮助读者高效解决图论问题。

艾伦秋
2026-06-08 13:25:33

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 8

#图论
用Dijkstra堆优化和SPFA两种方法，搞定洛谷P1828香甜的黄油（附完整C++代码）

本文详细解析了洛谷P1828香甜的黄油题目，通过Dijkstra堆优化和SPFA两种算法解决图论最短路径问题。针对800个顶点和500头牛的数据规模，提供了完整的C++代码实现和性能对比，帮助算法竞赛选手高效解决类似问题。

weixin_31315567
2026-06-08 10:09:06

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 5

#图论
从地图App到算法竞赛：手把手教你用C++实现Dijkstra最短路径（附邻接表避坑指南）

本文详细介绍了Dijkstra最短路径算法在C++中的实现方法，从地图导航应用到算法竞赛场景，涵盖邻接表与邻接矩阵的选择、vector风格与链式前向星的代码实现，以及堆优化等进阶技巧。特别提供了邻接表实现的避坑指南，帮助开发者高效解决图论中的最短路径问题。

幸运小姐
2026-06-08 14:38:49

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 6

#图论
从USACO黄油题到真实场景：用Dijkstra堆优化解决物流中心选址问题（附C++代码）

本文探讨了如何将USACO竞赛中的Dijkstra堆优化算法应用于物流中心选址问题，通过C++代码实现和性能对比，展示了该算法在电商仓储系统中的实际应用效果。文章详细介绍了从算法竞赛到工业实践的思维转换、工程实现技巧及实战案例，帮助读者掌握图论算法在物流优化中的关键作用。

Zhaoyang Wang
2026-06-08 11:19:33

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 8

#图论
C++图论基础单源最短路-常规版dijkstra算法/堆优化版dijkstra算法/bellman-ford 算法/spfa 算法流食般投喂

spfa算法其实就是用队列优化的Bellman-Ford算法，因为我们知道，Bellman-Ford算法中，在执行单次操作时，并不是所有边都进行了有效的松弛操作，只有经松弛操作之后的节点的出边才可能会继续有松弛操作，所以，我们用了队列来优化，队列里面存着经过松弛操作后待处理节点，从队列里面拿出来时，这个节点在呆在队列的过程中，别的节点进行松弛操作，连带着他已经经过一次或者多次，已经充分进行了松弛操

 dj_798
2026-06-14 20:00:51

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 107

#c++#图论 #算法 +1
C++图论基础单源最短路经典OJ题流食般投喂

💡这题的难点是动态规划的填表顺序，基于单源最短路的填表顺序，该题动态规划状态转移方程的更新是跟着松弛操作的判断同步的。dist[a] + 1 < dist[b] 的条件是第一次遍历到 b 点，而且 a 点已经确定了，dist[a] 的确定意味着 f[a] 的确定，f[b] = f[a]；这里还用了一个做题技巧，就是存反图，这里是从起点走到 i 位置，再从 i 位置走回到起点位置，然后在开始其他趟

 dj_798
2026-06-21 09:11:42

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 82

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