C语言实现Prim算法

时间: 2023-05-12 09:06:56 浏览: 69
Prim算法是一种用于求解最小生成树的算法,其基本思想是从一个点开始,逐步扩展生成树,直到所有节点都被包含在生成树中。以下是C语言实现Prim算法的代码: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> #define V 5 int minKey(int key[], bool mstSet[]) { int min = INT_MAX, min_index; for (int v = 0; v < V; v++) if (mstSet[v] == false && key[v] < min) min = key[v], min_index = v; return min_index; } void printMST(int parent[], int graph[V][V]) { printf("Edge \tWeight\n"); for (int i = 1; i < V; i++) printf("%d - %d \t%d \n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]); } void primMST(int graph[V][V]) { int parent[V]; int key[V]; bool mstSet[V]; for (int i = 0; i < V; i++) key[i] = INT_MAX, mstSet[i] = false; key[0] = 0; parent[0] = -1; for (int count = 0; count < V - 1; count++) { int u = minKey(key, mstSet); mstSet[u] = true; for (int v = 0; v < V; v++) if (graph[u][v] && mstSet[v] == false && graph[u][v] < key[v]) parent[v] = u, key[v] = graph[u][v]; } printMST(parent, graph); } int main() { int graph[V][V] = { { 0, 2, 0, 6, 0 }, { 2, 0, 3, 8, 5 }, { 0, 3, 0, 0, 7 }, { 6, 8, 0, 0, 9 }, { 0, 5, 7, 9, 0 } }; primMST(graph); return 0; } ``` 这段代码实现了Prim算法,可以求解一个5个节点的图的最小生成树。

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Prim 算法是一种解决最小生成树问题的贪心算法。下面是使用 C 语言实现 Prim 算法的示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #define MAX_VERTICES 1000 #define INFINITY 1000000 int n; // 图中节点数 int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵 int parent[MAX_VERTICES]; // 最小生成树的父节点数组 int distance[MAX_VERTICES]; // 用于记录节点到最小生成树的距离 bool visited[MAX_VERTICES]; // 记录节点是否已加入最小生成树 int get_min_distance_node() { int min_distance = INFINITY; int min_node = -1; for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i] && distance[i] < min_distance) { min_distance = distance[i]; min_node = i; } } return min_node; } void prim(int start) { for (int i = 0; i < n; i++) { parent[i] = -1; distance[i] = INFINITY; visited[i] = false; } distance[start] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int u = get_min_distance_node(); visited[u] = true; for (int v = 0; v < n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && graph[u][v] < distance[v]) { parent[v] = u; distance[v] = graph[u][v]; } } } } int main() { // 初始化图的邻接矩阵 // ... prim(0); // 输出最小生成树的父节点数组 for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", parent[i]); } return 0; } 在上面的代码中,我们先定义了一些常量和变量,然后实现了两个辅助函数 get_min_distance_node 和 prim。其中,get_min_distance_node 函数用于获取当前节点到最小生成树的距离最小的节点,prim 函数实现了 Prim 算法的核心逻辑。 在 main 函数中,我们先初始化图的邻接矩阵,然后调用 prim 函数,最后输出最小生成树的父节点数组。 注意:上面的代码只是一个示例,实际上,Prim 算法的实现可以有很多种。
Prim算法是一种用于生成最小生成树的算法,可以用于生成迷宫。以下是C语言实现Prim算法生成迷宫的示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ROW 11 #define COL 11 int maze[ROW][COL]; int random(int x, int y) { return rand() % (y - x + 1) + x; } void init_maze() { int i, j; for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { if (i == 0 || i == ROW - 1 || j == 0 || j == COL - 1) { maze[i][j] = 1; } else { maze[i][j] = 0; } } } } void print_maze() { int i, j; for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { if (maze[i][j] == 1) { printf("# "); } else { printf(" "); } } printf("\n"); } } void create_maze() { int i, j, k, x, y, count = 0; int visited[ROW * COL][2]; int visited_count = 0; srand((unsigned)time(NULL)); for (i = 1; i < ROW - 1; i += 2) { for (j = 1; j < COL - 1; j += 2) { visited[count][0] = i; visited[count][1] = j; count++; } } while (visited_count < count) { k = random(0, count - 1); x = visited[k][0]; y = visited[k][1]; if (maze[x][y] == 1) { continue; } if (x % 2 == 0) { if (maze[x - 1][y] == 0 && maze[x + 1][y] == 0) { continue; } if (maze[x - 1][y] == 0) { maze[x - 1][y] = 1; visited[count][0] = x - 2; visited[count][1] = y; count++; } else if (maze[x + 1][y] == 0) { maze[x + 1][y] = 1; visited[count][0] = x + 2; visited[count][1] = y; count++; } } else { if (maze[x][y - 1] == 0 && maze[x][y + 1] == 0) { continue; } if (maze[x][y - 1] == 0) { maze[x][y - 1] = 1; visited[count][0] = x; visited[count][1] = y - 2; count++; } else if (maze[x][y + 1] == 0) { maze[x][y + 1] = 1; visited[count][0] = x; visited[count][1] = y + 2; count++; } } maze[x][y] = 1; visited_count++; } } int main() { init_maze(); create_maze(); print_maze(); return 0; } 该代码使用Prim算法生成一个大小为11x11的迷宫,并将其打印出来。其中,init_maze()函数用于初始化迷宫,print_maze()函数用于打印迷宫,create_maze()函数用于生成迷宫,random()函数用于生成随机数。
### 回答1: prim算法是一种最小生成树的算法,使用C语言实现prim算法的思路是:首先,构造一个最小堆,然后执行以下操作:从最小堆中取出最小的元素,然后把它加入到最小生成树中,再依次更新其相邻节点的边的权值,并将其加入最小堆中。最后,重复上述操作,直到所有节点都被加入最小生成树中。 ### 回答2: Prim算法是一种用于解决最小生成树问题的经典算法。它以一个源顶点开始,逐步将其他未访问的顶点纳入生成树中,直到所有顶点都被加入,形成一个最小生成树。 具体实现Prim算法的步骤如下: 1. 创建一个空的最小生成树集合,初始时只包含源顶点。 2. 创建一个记录顶点的距离的数组dist[],将源顶点的距离设置为0,其他顶点的距离设置为无穷大。 3. 创建一个记录顶点是否已纳入最小生成树的数组visited[],初始时都设置为false。 4. 对于源顶点的邻接顶点,更新它们到源顶点的距离,并将源顶点作为它们的父顶点。 5. 重复以下步骤直到所有顶点都被纳入最小生成树: a. 选取距离最短的未纳入最小生成树的顶点u。 b. 将顶点u标记为已访问。 c. 对于顶点u的邻接顶点v,如果v未被访问且到u的距离小于dist[v],更新dist[v]为到u的距离,并将u作为v的父顶点。 6. 输出最小生成树。 用C语言具体实现Prim算法的伪代码如下: #define V 5 // 顶点的个数 #define INF 9999999 // 无穷大 int graph[V][V] = { { 0, 2, 0, 6, 0 }, { 2, 0, 3, 8, 5 }, { 0, 3, 0, 0, 7 }, { 6, 8, 0, 0, 9 }, { 0, 5, 7, 9, 0 } }; int primMST() { int parent[V]; // 记录顶点的父顶点 int key[V]; // 记录顶点的距离 bool visited[V]; // 记录顶点是否已访问 for (int i = 0; i < V; i++) { key[i] = INF; // 初始化距离为无穷大 visited[i] = false; // 初始化所有顶点未访问 } key[0] = 0; // 源顶点的距离置为0 parent[0] = -1; // 源顶点没有父顶点 for (int count = 0; count < V-1; count++) { int u = minKey(key, visited); // 选取未纳入最小生成树的距离最短的顶点 visited[u] = true; // 将顶点u标记为已访问 for (int v = 0; v < V; v++) { if (graph[u][v] && !visited[v] && graph[u][v] < key[v]) { parent[v] = u; // 更新v的父顶点为u key[v] = graph[u][v]; // 更新v与u的距离 } } } printMST(parent); } int minKey(int key[], bool visited[]) { int min = INF, min_index; for (int v = 0; v < V; v++) { if (!visited[v] && key[v] < min) { min = key[v]; min_index = v; } } return min_index; } void printMST(int parent[]) { printf("Edge \tWeight\n"); for (int i = 1; i < V; i++) { printf("%d - %d \t%d \n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]); } } 以上是利用C语言具体实现Prim算法的示例代码,它可以找到给定图形的最小生成树并输出每条边的权重。 ### 回答3: Prim算法是一种解决最小生成树问题的贪心算法。它的思想是从一个顶点开始,逐步生成最小生成树的各个边,直到构造出最小生成树为止。 首先,我们需要定义一个辅助数组visited,用于记录每个顶点是否已经被访问过。初始化visited数组为false,表示所有顶点都未被访问过。 然后,我们选择一个顶点作为起始点,将其标记为已访问,并将其加入最小生成树。接下来,我们需要对与已访问顶点相邻的未访问顶点进行权值比较,选择其中权值最小的边加入最小生成树,并将已访问顶点加入visited数组。 重复以上步骤,直到所有顶点都被访问过为止,生成最小生成树。 以下是用C语言实现Prim算法的伪代码: c #define INF 0x3f3f3f3f // 定义一个无穷大的值,表示两个顶点之间不存在边 int prim(int graph[][V], int V) { int key[V]; // 记录顶点的权值 bool visited[V]; // 记录顶点是否被访问过 int parent[V]; // 记录最小生成树的父节点 for(int i = 0; i < V; i++) { key[i] = INF; // 初始化权值为无穷大 visited[i] = false; // 初始化所有顶点为未访问状态 } key[0] = 0; // 选择第一个顶点作为起始点 parent[0] = -1; // 将起始点的父节点设置为-1 for(int count = 0; count < V - 1; count++) { int u = minKey(key, visited, V); // 选择权值最小的顶点 visited[u] = true; // 标记该顶点为已访问 for(int v = 0; v < V; v++) { if(graph[u][v] && visited[v] == false && graph[u][v] < key[v]) { parent[v] = u; // 更新最小生成树的父节点 key[v] = graph[u][v]; // 更新顶点的权值 } } } return printMST(parent, graph, V); // 输出最小生成树 } 以上代码中,我们需要定义两个辅助函数minKey和printMST。minKey函数用于找到未访问顶点中权值最小的顶点,printMST函数用于输出最小生成树。 最后,通过调用prim函数,传入图的邻接矩阵和顶点数目,即可实现Prim算法,得到最小生成树。
Prim算法是最小生成树算法之一,可以用来生成迷宫。 首先,我们需要定义一个迷宫的数据结构。可以使用一个二维数组来表示迷宫,其中0表示通路,1表示墙壁。例如: int maze[HEIGHT][WIDTH] = { {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1}, {1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1}, {1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1} }; 接下来,我们可以用Prim算法来生成迷宫。具体步骤如下: 1. 随机选择一个起点,将其加入一个集合S中。 2. 对于集合S中的每个点,找到所有与之相邻的点,并将其加入一个集合T中。 3. 在集合T中选择一条权值最小的边,将其加入生成树中,并将其所连接的点加入集合S中。 4. 重复步骤2和3,直到集合S中包含所有的点。 下面是一个使用Prim算法生成迷宫的示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define WIDTH 10 #define HEIGHT 10 int maze[HEIGHT][WIDTH]; typedef struct { int x; int y; } point; int get_weight(point p1, point p2) { // 计算两个点之间的权值 int dx = p1.x - p2.x; int dy = p1.y - p2.y; return dx * dx + dy * dy; } point get_random_point() { // 随机选择一个点作为起点 point p; do { p.x = rand() % WIDTH; p.y = rand() % HEIGHT; } while (maze[p.y][p.x] == 1); return p; } void generate_maze() { // 使用Prim算法生成迷宫 int i, j; point p, q; int weight, min_weight; point *candidates = malloc(sizeof(point) * WIDTH * HEIGHT); int num_candidates = 0; point *neighbors = malloc(sizeof(point) * 4); int num_neighbors; point *tree = malloc(sizeof(point) * WIDTH * HEIGHT); int num_tree = 0; srand(time(NULL)); // 随机选择一个起点 p = get_random_point(); // 将起点加入生成树 tree[num_tree++] = p; while (num_tree < WIDTH * HEIGHT) { // 找到所有与生成树相邻的点 num_candidates = 0; for (i = 0; i < num_tree; i++) { p = tree[i]; // 上下左右四个方向 neighbors[0].x = p.x; neighbors[0].y = p.y - 1; neighbors[1].x = p.x; neighbors[1].y = p.y + 1; neighbors[2].x = p.x - 1; neighbors[2].y = p.y; neighbors[3].x = p.x + 1; neighbors[3].y = p.y; num_neighbors = 0; for (j = 0; j < 4; j++) { q = neighbors[j]; if (q.x >= 0 && q.x < WIDTH && q.y >= 0 && q.y < HEIGHT && maze[q.y][q.x] == 0) { candidates[num_candidates++] = q; } } } if (num_candidates == 0) { // 所有相邻的点都已经在生成树中了,无法继续生成迷宫 break; } // 在相邻的点中选择权值最小的边 min_weight = -1; for (i = 0; i < num_candidates; i++) { p = candidates[i]; for (j = 0; j < num_tree; j++) { q = tree[j]; weight = get_weight(p, q); if (min_weight == -1 || weight < min_weight) { min_weight = weight; neighbors[0] = p; neighbors[1] = q; } } } // 将新的边加入生成树,并将相邻的点加入生成树 tree[num_tree++] = neighbors[0]; maze[neighbors[0].y][neighbors[0].x] = 1; } free(candidates); free(neighbors); free(tree); } void print_maze() { int i, j; for (i = 0; i < HEIGHT; i++) { for (j = 0; j < WIDTH; j++) { if (maze[i][j] == 1) { printf(" "); } else { printf("██"); } } printf("\n"); } } int main() { generate_maze(); print_maze(); return 0; } 这个示例代码使用了一个point结构体来表示二维坐标,使用了一个candidates数组来存储与生成树相邻的点,使用了一个neighbors数组来存储相邻的点。在生成迷宫之前,先将所有的墙壁标记出来。在生成迷宫过程中,使用了一个tree数组来存储生成树,使用了一个num_tree变量来记录生成树中已经包含的点的个数。最后,使用print_maze函数来输出生成的迷宫。
以下是使用C语言实现Prim算法求最小生成树的示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include #define V 5 // 图的顶点数 int graph[V][V] = { // 图的邻接矩阵表示 { 0, 2, 0, 6, 0 }, { 2, 0, 3, 8, 5 }, { 0, 3, 0, 0, 7 }, { 6, 8, 0, 0, 9 }, { 0, 5, 7, 9, 0 } }; int minKey(int key[], int mstSet[]) { int min = INT_MAX, min_index; for (int i = 0; i < V; i++) { if (mstSet[i] == 0 && key[i] < min) { min = key[i]; min_index = i; } } return min_index; } void printMST(int parent[]) { printf("Edge \tWeight\n"); for (int i = 1; i < V; i++) { printf("%d - %d \t%d\n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]); } } void primMST() { int parent[V]; // 存储最小生成树中每个顶点的父亲节点 int key[V]; // 存储每个顶点到最小生成树的距离 int mstSet[V]; // 存储每个顶点是否已经加入最小生成树 for (int i = 0; i < V; i++) { key[i] = INT_MAX; // 初始化key数组为无穷大 mstSet[i] = 0; // 初始化mstSet数组为0 } key[0] = 0; // 将初始顶点的key值设为0,加入最小生成树 parent[0] = -1; // 根节点没有父亲节点 for (int i = 0; i < V - 1; i++) { int u = minKey(key, mstSet); // 找到未加入最小生成树的key值最小的顶点 mstSet[u] = 1; // 将该顶点加入最小生成树 for (int v = 0; v < V; v++) { if (graph[u][v] && mstSet[v] == 0 && graph[u][v] < key[v]) { parent[v] = u; // 更新v的父亲节点为u key[v] = graph[u][v]; // 更新v到最小生成树的距离为u到v的距离 } } } printMST(parent); // 输出最小生成树 } int main() { primMST(); // 求解最小生成树 return 0; } 该代码使用邻接矩阵表示图,其中V表示图的顶点数,graph数组表示图的邻接矩阵。primMST函数使用Prim算法求解最小生成树,其中parent数组存储最小生成树中每个顶点的父亲节点,key数组存储每个顶点到最小生成树的距离,mstSet数组存储每个顶点是否已经加入最小生成树。minKey函数用于找到未加入最小生成树的key值最小的顶点,printMST函数用于输出最小生成树。
Prim算法是一种用于求解加权无向连通图的最小生成树的算法。下面是使用C语言实现Prim算法求解最小生成树的具体代码,主要包括构建图和Prim算法两部分。 假设我们有一个无向连通图,其中每条边都有一个权值。我们需要求解这个图的最小生成树。 1. 构建图 我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示这个图。这里我们使用邻接矩阵。 #define MAXV 100 // 最大节点数 #define INF 0x3f3f3f3f // 无穷大 int G[MAXV][MAXV]; // 邻接矩阵表示图 int n; // 节点数 我们可以通过输入来构建这个图,比如: // 输入节点数和边数 scanf("%d%d", &n, &m); // 初始化邻接矩阵 memset(G, INF, sizeof(G)); // 输入每条边的权值 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; scanf("%d%d%d", &u, &v, &w); G[u][v] = G[v][u] = w; } 2. Prim算法 下面是使用Prim算法求解最小生成树的代码: int prim() { int d[MAXV]; // 节点距离 int vis[MAXV]; // 标记节点是否已经加入树 int ans = 0; // 最小生成树的权值 // 初始化 memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i = 1; i <= n; i++) { d[i] = G[1][i]; } vis[1] = 1; // 依次加入n-1个节点 for (int i = 1; i < n; i++) { // 找到距离当前树最近的节点 int u = 0; for (int j = 1; j <= n; j++) { if (!vis[j] && (u == 0 || d[j] < d[u])) { u = j; } } // 将节点u加入树 vis[u] = 1; ans += d[u]; // 更新其他节点到树的距离 for (int v = 1; v <= n; v++) { if (!vis[v] && G[u][v] < d[v]) { d[v] = G[u][v]; } } } return ans; } 在这个代码中,我们首先初始化节点距离和节点是否已经加入树的标记。然后,我们选取起点1作为树的根节点,并将1加入树中。接着,我们依次加入n-1个节点,每次加入距离树最近的节点,并更新其他节点到树的距离。最后,我们计算出最小生成树的权值并返回。 注意,这个代码中的节点编号是从1开始的,如果你的图中节点编号是从0开始的,需要修改代码中的索引。
以下是使用prim算法生成迷宫的C语言代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ROW 10 // 迷宫行数 #define COLUMN 10 // 迷宫列数 // 迷宫单元格结构体 struct cell { int row; // 行号 int column; // 列号 int visited; // 是否访问过 int walls[4]; // 墙壁状态 /* 墙壁状态说明: walls[0]:上边墙壁,0表示未破坏,1表示已破坏 walls[1]:右边墙壁,0表示未破坏,1表示已破坏 walls[2]:下边墙壁,0表示未破坏,1表示已破坏 walls[3]:左边墙壁,0表示未破坏,1表示已破坏 */ }; // 初始化迷宫单元格 void init_cell(struct cell *c, int row, int column) { c->row = row; c->column = column; c->visited = 0; c->walls[0] = 1; c->walls[1] = 1; c->walls[2] = 1; c->walls[3] = 1; } // 获取迷宫单元格 struct cell *get_cell(struct cell *grid, int row, int column) { if (row < 0 || row >= ROW || column < 0 || column >= COLUMN) { return NULL; } return &grid[row * COLUMN + column]; } // 获取迷宫单元格周围未访问的单元格 struct cell **get_unvisited_neighbors(struct cell *grid, int row, int column) { struct cell **neighbors = (struct cell **)malloc(4 * sizeof(struct cell *)); int count = 0; struct cell *top = get_cell(grid, row - 1, column); if (top != NULL && !top->visited) { neighbors[count++] = top; } struct cell *right = get_cell(grid, row, column + 1); if (right != NULL && !right->visited) { neighbors[count++] = right; } struct cell *bottom = get_cell(grid, row + 1, column); if (bottom != NULL && !bottom->visited) { neighbors[count++] = bottom; } struct cell *left = get_cell(grid, row, column - 1); if (left != NULL && !left->visited) { neighbors[count++] = left; } if (count == 0) { free(neighbors); return NULL; } else { return neighbors; } } // 打印迷宫 void print_maze(struct cell *grid) { for (int i = 0; i < ROW; i++) { for (int j = 0; j < COLUMN; j++) { struct cell *c = get_cell(grid, i, j); // 打印左边墙壁 if (c->walls[3]) { printf("|"); } else { printf(" "); } // 打印空格 if (i == 0 && j == 0) { printf("S"); } else if (i == ROW - 1 && j == COLUMN - 1) { printf("E"); } else { printf(" "); } // 打印右边墙壁 if (c->walls[1]) { printf("|"); } else { printf(" "); } } printf("\n"); // 打印下边墙壁 for (int j = 0; j < COLUMN; j++) { struct cell *c = get_cell(grid, i, j); if (c->walls[2]) { printf("--"); } else { printf(" "); } } printf("\n"); } } // prim算法生成迷宫 void generate_maze(struct cell *grid) { // 随机选择起始单元格 struct cell *start = get_cell(grid, 0, 0); start->visited = 1; // 初始化候选边集合 int edge_count = ROW * COLUMN - 1; struct cell **edges = (struct cell **)malloc(edge_count * sizeof(struct cell *)); int index = 0; struct cell **neighbors = get_unvisited_neighbors(grid, start->row, start->column); for (int i = 0; i < 4 && neighbors != NULL && neighbors[i] != NULL; i++) { edges[index++] = neighbors[i]; } free(neighbors); // 随机选择候选边并加入迷宫 while (index > 0) { int random_index = rand() % index; struct cell *edge = edges[random_index]; struct cell *neighbor = edge; struct cell *current = get_cell(grid, edge->row, edge->column); free(edges[random_index]); edges[random_index] = edges[--index]; if (current->visited && !neighbor->visited) { // 破坏当前单元格与相邻单元格之间的墙壁 if (current->row == neighbor->row) { if (current->column < neighbor->column) { current->walls[1] = 0; // 破坏当前单元格右侧墙壁 neighbor->walls[3] = 0; // 破坏相邻单元格左侧墙壁 } else { current->walls[3] = 0; // 破坏当前单元格左侧墙壁 neighbor->walls[1] = 0; // 破坏相邻单元格右侧墙壁 } } else { if (current->row < neighbor->row) { current->walls[2] = 0; // 破坏当前单元格下侧墙壁 neighbor->walls[0] = 0; // 破坏相邻单元格上侧墙壁 } else { current->walls[0] = 0; // 破坏当前单元格上侧墙壁 neighbor->walls[2] = 0; // 破坏相邻单元格下侧墙壁 } } // 将相邻单元格加入迷宫,并将其候选边加入候选边集合 neighbor->visited = 1; neighbors = get_unvisited_neighbors(grid, neighbor->row, neighbor->column); for (int i = 0; i < 4 && neighbors != NULL && neighbors[i] != NULL; i++) { edges[index++] = neighbors[i]; } free(neighbors); } } free(edges); } int main() { struct cell *grid = (struct cell *)malloc(ROW * COLUMN * sizeof(struct cell)); for (int i = 0; i < ROW; i++) { for (int j = 0; j < COLUMN; j++) { init_cell(&grid[i * COLUMN + j], i, j); } } srand((unsigned int)time(NULL)); generate_maze(grid); print_maze(grid); free(grid); return 0; }

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跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

centos7安装nedit

### 回答1: 你可以按照以下步骤在 CentOS 7 上安装 nedit: 1. 打开终端并切换到 root 用户。 2. 运行以下命令安装 EPEL 存储库: ``` yum install epel-release ``` 3. 运行以下命令安装 nedit: ``` yum install nedit ``` 4. 安装完成后,你可以在终端中运行以下命令启动 nedit: ``` nedit ``` 如果你想打开一个文件,可以使用以下命令: ``` nedit /path/to/file

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

软件如果要进行优化要做哪些工作

### 回答1: 要进行软件优化,可以从以下几个方面入手: 1. 代码优化:对代码进行精简、去除冗余代码、重构代码结构、提高代码的可读性和复用性等,以提高代码的执行效率和可维护性。 2. 数据结构和算法优化:选择合适的数据结构和算法,尽可能减少算法的时间复杂度和空间复杂度,以提高程序的执行效率。 3. 编译优化:通过调整编译器参数、使用优化编译器等手段对程序进行优化,以提高程序的运行效率。 4. 并行处理:将程序分解成多个独立的部分,通过多线程、多进程、分布式等方式进行并行处理,以提高程序的执行效率和吞吐量。 5. 内存管理:对程序进行内存管理,减少内存的分配和释放操作,避免内存泄漏

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。