通过c++语言使用贪心算法解决最小生成树问题

时间: 2023-08-02 17:16:13 浏览: 28
最小生成树问题是图论中的经典问题之一,可以使用贪心算法求解。下面是基于Prim算法的C++代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; // 无穷大 const int MAXN = 10005; // 最大顶点数 struct Edge { int to; int weight; Edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; vector<Edge> graph[MAXN]; // 图的邻接表存储 int dis[MAXN]; // 存储已选中的点到未选中的点的最小距离 bool vis[MAXN]; // 记录是否已选中 int prim(int s, int n) { memset(vis, false, sizeof(vis)); memset(dis, INF, sizeof(dis)); dis[s] = 0; priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > pq; pq.push(make_pair(0, s)); int ans = 0; while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = true; ans += dis[u]; for (int i = 0; i < graph[u].size(); ++i) { int v = graph[u][i].to; int w = graph[u][i].weight; if (!vis[v] && w < dis[v]) { dis[v] = w; pq.push(make_pair(dis[v], v)); } } } return ans; } int main() { int n, m; // n为顶点数,m为边数 cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; // u, v为边的两个顶点,w为边的权值 cin >> u >> v >> w; graph[u].push_back(Edge(v, w)); graph[v].push_back(Edge(u, w)); // 无向图需要将边反向加入邻接表 } int ans = prim(1, n); // 从顶点1开始 cout << ans << endl; return 0; } ``` 该代码使用了邻接表存储图,利用priority_queue实现了Prim算法。其中dis数组存储已选中的点到未选中的点的最小距离,vis数组记录是否已选中。在每次从优先队列中取出一个点u时,遍历u的所有邻边v,如果v未被选中且u到v的距离小于dis[v],则更新dis[v]并将v加入优先队列。最终答案为dis数组中所有非无穷大元素之和。 需要注意的是,该代码假设图是联通的。如果图不是联通的,需要对每个连通块分别执行Prim算法。

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最小生成树问题有多种解决方法,其中一种是使用贪心算法。在C++中,使用贪心算法解决最小生成树问题的步骤如下: 1. 确定图的边集合,并根据边权值从小到大排序。 2. 初始化一个空的边集合,这个边集合最终就是最小生成树。 3. 从排序后的边集合中依次选取边加入到边集合中,如果这条边所连接的两个点不在同一个连通块中,则将这条边加入到边集合中,同时将这两个点合并到同一个连通块中。 4. 重复步骤3,直到所有的点都在同一个连通块中为止。 下面是使用 Kruskal 算法实现的代码: c++ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1005; struct Edge { int u, v, w; bool operator<(const Edge &e) const { return w < e.w; } }; int fa[MAXN]; int find(int x) { if (fa[x] == x) return x; return fa[x] = find(fa[x]); } void merge(int x, int y) { int fx = find(x), fy = find(y); if (fx != fy) fa[fx] = fy; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<Edge> edges; for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; edges.push_back({u, v, w}); } sort(edges.begin(), edges.end()); for (int i = 1; i <= n; ++i) fa[i] = i; vector<Edge> ans; for (Edge e : edges) { if (find(e.u) != find(e.v)) { merge(e.u, e.v); ans.push_back(e); } } int sum = 0; for (Edge e : ans) sum += e.w; cout << sum << endl; return 0; } 其中,Edge 表示一条边的结构体,vector<Edge> edges 存储所有的边,vector<Edge> ans 存储最小生成树中的边,fa 数组表示并查集的父亲数组。在代码中,我们首先将所有的边按照权值排序,然后使用并查集维护连通性,并将边加入到最小生成树中,最后计算最小生成树的权值和输出即可。
以下是使用C++语言实现Kruskal算法的最小生成树代码: c++ #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1001000; struct edge{ int u, v, w; }e[N]; int fa[N], tot, n, m, ans; void init(){ for(int i=1; i<=n; i++) fa[i] = i; } int find(int x){ if(x != fa[x]) fa[x] = find(fa[x]); return fa[x]; } void merge(int x, int y){ int fx = find(x), fy = find(y); if(fx != fy) fa[fx] = fy; } bool cmp(edge x, edge y){ return x.w < y.w; } int kruskal(){ int cnt = 0, sum = 0; sort(e+1, e+m+1, cmp); for(int i=1; i<=m; i++){ int u = e[i].u, v = e[i].v, w = e[i].w; if(find(u) != find(v)){ merge(u, v); cnt++; sum += w; } if(cnt == n-1) break; } if(cnt == n-1) return sum; else return -1; } int main(){ scanf("%d%d", &n, &m); init(); for(int i=1; i<=m; i++){ int u, v, w; scanf("%d%d%d", &u, &v, &w); e[i].u = u; e[i].v = v; e[i].w = w; } ans = kruskal(); printf("%d\n", ans); return 0; } 该代码的实现基于并查集和Kruskal算法,可以求出一个连通图的最小生成树。其中,e[N]代表边,edge结构体中存储了每条边的起点、终点和权值。init()函数用于初始化并查集,find()函数用于查找某个元素所在的集合,merge()函数用于合并两个集合。kruskal()函数则是实现Kruskal算法的核心,通过对边权值从小到大排序,不断选取权值最小的边进行合并,并判断是否形成环即可。最终返回最小生成树的权值和。 注意:该算法对于非连通图,会输出-1。如果需要应对该问题,可以增加一个记录连通块个数的变量,当连通块个数为1时,不需要继续进行合并操作。
Kruskal算法是一种基于贪心思想的最小生成树算法,其基本思路是将所有边按照权值从小到大排序,然后依次加入到最小生成树中,如果加入后形成了环,则不加入该边。 具体实现步骤如下: 1. 将所有边按照权值从小到大排序。 2. 初始化一个并查集,每个节点都是一个单独的集合。 3. 依次取出排序后的边,如果该边的两个端点不在同一个集合中,则将其加入最小生成树中,并将这两个端点所在的集合合并。 4. 最后得到的最小生成树就是答案。 下面是C++代码实现: c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int N = 100010; int n, m; int p[N]; struct Edge { int a, b, w; bool operator< (const Edge& e) const { return w < e.w; } }; vector<Edge> edges; int find(int x) { if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]); return p[x]; } int kruskal() { sort(edges.begin(), edges.end()); for (int i = 1; i <= n; i++) p[i] = i; int res = 0, cnt = 0; for (auto& e : edges) { int fa = find(e.a), fb = find(e.b); if (fa != fb) { p[fa] = fb; res += e.w; cnt++; if (cnt == n - 1) break; } } if (cnt < n - 1) return -1; // 无法构成生成树 return res; } int main() { cin >> n >> m; while (m--) { int a, b, w; cin >> a >> b >> w; edges.push_back({a, b, w}); } int res = kruskal(); if (res == -1) cout << "impossible" << endl; else cout << res << endl; return 0; } 时间复杂度为O(mlogm),其中m为边数,因为需要对所有边进行排序。
克鲁斯卡尔算法是一种求解最小生成树的贪心算法,其基本思想是将所有边按照权值从小到大排序,然后依次加入到生成树中,如果加入一条边会形成环,则不加入这条边,直到生成树中包含所有的点为止。 下面是克鲁斯卡尔算法的 C 语言实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_N 1000 #define MAX_M 10000 typedef struct { int u, v, w; } Edge; Edge edges[MAX_M]; int fa[MAX_N]; int cmp(const void *a, const void *b) { return ((Edge *) a)->w - ((Edge *) b)->w; } int find(int x) { return fa[x] == x ? x : fa[x] = find(fa[x]); } int main() { int n, m; scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 0; i < m; ++i) { scanf("%d%d%d", &edges[i].u, &edges[i].v, &edges[i].w); } qsort(edges, m, sizeof(Edge), cmp); for (int i = 1; i <= n; ++i) { fa[i] = i; } int ans = 0, cnt = 0; for (int i = 0; i < m; ++i) { int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w; int fu = find(u), fv = find(v); if (fu != fv) { fa[fu] = fv; ans += w; ++cnt; if (cnt == n - 1) break; } } printf("%d\n", ans); return 0; } 首先定义了一个 Edge 结构体,用来表示边,其中 u 和 v 表示边的两个端点,w 表示边的权值。接下来定义了一个 cmp 函数,用来对边按照权值从小到大排序。然后定义了一个 find 函数,用来查找某个点所在的集合。fa 数组用来记录每个点所在的集合的根节点。 在 main 函数中,首先读入点数和边数,然后读入每条边的信息,并将所有边按照权值从小到大排序。接着初始化每个点所在的集合,然后依次将每条边加入生成树中,如果加入一条边会形成环,则不加入这条边,直到生成树中包含所有的点为止。最后输出生成树的权值和即可。
Prim算法是求解最小生成树问题的一种贪心算法,可以使用邻接矩阵来存储图。具体实现步骤如下: 1. 初始化:选择一个起点,将其加入到最小生成树中,将其与其它节点的距离(边权)存入一个数组dist中,将其它节点的前驱节点存入一个数组pre中,将起点的前驱节点设为-1,表示当前点为起点。 2. 重复以下步骤,直到所有节点都被加入到最小生成树中: a. 找到距离最小的未加入节点v,将其加入到最小生成树中。 b. 更新dist和pre数组,将v与其它未加入节点u之间的距离(边权)与dist[u]比较,若小于dist[u],则更新dist[u]和pre[u]。 最终得到的pre数组就是最小生成树的构建过程,代码实现如下: c #include <stdio.h> #include #define MAX_VERTICES 100 int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵表示的图 int dist[MAX_VERTICES]; // 存储节点到最小生成树的距离 int pre[MAX_VERTICES]; // 存储节点的前驱节点 int visited[MAX_VERTICES]; // 标记节点是否已加入到最小生成树中 int prim(int n) // n为节点数 { int i, j; int min_dist, u, v; int total_weight = 0; for (i = 0; i < n; i++) { dist[i] = INT_MAX; pre[i] = -1; visited[i] = 0; } dist[0] = 0; for (i = 0; i < n; i++) { min_dist = INT_MAX; for (j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < min_dist) { min_dist = dist[j]; u = j; } } visited[u] = 1; total_weight += min_dist; for (v = 0; v < n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] < dist[v]) { dist[v] = graph[u][v]; pre[v] = u; } } } return total_weight; } int main() { int n, m; int i, j, u, v, w; scanf("%d%d", &n, &m); for (i = 0; i < n; i++) { for (j = 0; j < n; j++) { graph[i][j] = INT_MAX; } } for (i = 0; i < m; i++) { scanf("%d%d%d", &u, &v, &w); // 输入边的起点、终点、边权 graph[u][v] = graph[v][u] = w; // 无向图,所以要将两个方向的边都存储 } printf("Total weight of minimum spanning tree: %d\n", prim(n)); return 0; }
Prim算法和Kruskal算法都是求解最小生成树的经典算法之一,这里我们分别介绍如何使用无向网的邻接矩阵存储结构实现这两个算法。 ## Prim算法 Prim算法是一种贪心算法,它从一个源节点开始不断扩展最小生成树的边,直到所有节点都被包含在最小生成树中。具体实现步骤如下: 1. 初始化最小生成树的边集为空集,将源节点加入最小生成树中。 2. 对于不在最小生成树中的节点,计算它们与最小生成树中节点的连边的权值,选择权值最小的边加入最小生成树中。 3. 重复步骤2,直到所有节点都被包含在最小生成树中。 下面是使用C++实现Prim算法的代码: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100; // 最大节点数 const int INF = INT_MAX; // 无穷大 int graph[MAXN][MAXN]; // 无向网的邻接矩阵 bool visited[MAXN]; // 节点是否被访问过 int dist[MAXN]; // 节点到最小生成树的距离 int parent[MAXN]; // 最小生成树中节点的父节点 void prim(int start, int n) { // 初始化 for (int i = 0; i < n; i++) { visited[i] = false; dist[i] = INF; parent[i] = -1; } dist[start] = 0; // 按照Prim算法,不断扩展最小生成树 for (int i = 0; i < n; i++) { // 找到距离最小的节点 int minDist = INF, minIndex = -1; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < minDist) { minDist = dist[j]; minIndex = j; } } // 将节点加入最小生成树中 visited[minIndex] = true; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && graph[minIndex][j] < dist[j]) { dist[j] = graph[minIndex][j]; parent[j] = minIndex; } } } } int main() { int n = 6; // 节点数 // 初始化邻接矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { graph[i][j] = INF; } } graph[0][1] = graph[1][0] = 6; graph[0][2] = graph[2][0] = 1; graph[0][3] = graph[3][0] = 5; graph[1][2] = graph[2][1] = 5; graph[1][4] = graph[4][1] = 3; graph[2][3] = graph[3][2] = 5; graph[2][4] = graph[4][2] = 6; graph[2][5] = graph[5][2] = 4; graph[3][5] = graph[5][3] = 2; graph[4][5] = graph[5][4] = 6; prim(0, n); int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (parent[i] != -1) { cout << parent[i] << "-" << i << " " << graph[parent[i]][i] << endl; sum += graph[parent[i]][i]; } } cout << "Weight of MST: " << sum << endl; return 0; } ## Kruskal算法 Kruskal算法也是一种贪心算法,它从所有边中选择权值最小的边,依次加入最小生成树中,直到所有节点都被包含在最小生成树中。具体实现步骤如下: 1. 初始化最小生成树的边集为空集。 2. 将所有边按照权值从小到大排序。 3. 依次选择每条边,如果它的两个端点不在同一个连通分量中,则将它加入最小生成树中,否则跳过。 4. 重复步骤3,直到所有节点都被包含在最小生成树中。 下面是使用C++实现Kruskal算法的代码: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 100; // 最大节点数 const int INF = INT_MAX; // 无穷大 struct Edge { int from, to, weight; bool operator<(const Edge& other) const { return weight < other.weight; } }; int parent[MAXN]; // 节点的父节点 int rank[MAXN]; // 节点所在集合的秩 int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } void unionSet(int x, int y) { int rootX = find(x); int rootY = find(y); if (rootX == rootY) return; if (rank[rootX] < rank[rootY]) { swap(rootX, rootY); } parent[rootY] = rootX; if (rank[rootX] == rank[rootY]) { rank[rootX]++; } } vector<Edge> kruskal(int n, vector<Edge>& edges) { // 初始化 for (int i = 0; i < n; i++) { parent[i] = i; rank[i] = 0; } // 将边按照权值从小到大排序 sort(edges.begin(), edges.end()); // 依次选择每条边 vector<Edge> result; for (Edge edge : edges) { if (find(edge.from) != find(edge.to)) { result.push_back(edge); unionSet(edge.from, edge.to); } } return result; } int main() { int n = 6; // 节点数 // 初始化边 vector<Edge> edges = { {0, 1, 6}, {0, 2, 1}, {0, 3, 5}, {1, 2, 5}, {1, 4, 3}, {2, 3, 5}, {2, 4, 6}, {2, 5, 4}, {3, 5, 2}, {4, 5, 6} }; vector<Edge> result = kruskal(n, edges); int sum = 0; for (Edge edge : result) { cout << edge.from << "-" << edge.to << " " << edge.weight << endl; sum += edge.weight; } cout << "Weight of MST: " << sum << endl; return 0; }
Prim算法是一种求解最小生成树的贪心算法,具体步骤如下: 1. 选择一个起点,将其加入最小生成树中。 2. 对于从起点所连接的所有边,将其加入一个优先队列中,以边权值为关键字进行排序。 3. 取出队列中权值最小的边,如果该边的终点不在最小生成树中,则将该边加入最小生成树,并将该点加入最小生成树中。 4. 重复步骤2和3,直到最小生成树中包含了所有的点。 下面是C++代码实现: c++ const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 1000; int n, m; // n为点数,m为边数 int vis[MAXN]; // vis[i]表示i是否在最小生成树中 int dis[MAXN]; // dis[i]表示i到最小生成树的距离 int head[MAXN], to[MAXN * 2], nxt[MAXN * 2], val[MAXN * 2], cnt; // 存储图 void add(int x, int y, int z) { nxt[++cnt] = head[x]; to[cnt] = y; val[cnt] = z; head[x] = cnt; } int prim() { memset(dis, INF, sizeof(dis)); memset(vis, false, sizeof(vis)); int ans = 0; dis[1] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { int u = 0; for (int j = 1; j <= n; j++) { if (!vis[j] && (!u || dis[j] < dis[u])) { u = j; } } vis[u] = true; ans += dis[u]; for (int j = head[u]; j; j = nxt[j]) { int v = to[j]; if (!vis[v] && val[j] < dis[v]) { dis[v] = val[j]; } } } return ans; } int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 1; i <= m; i++) { int x, y, z; scanf("%d%d%d", &x, &y, &z); add(x, y, z); add(y, x, z); } printf("%d\n", prim()); return 0; } 其中,add(x, y, z)用于存储无向图的边,dis[i]表示点i到最小生成树的距离,vis[i]表示i是否在最小生成树中。函数prim()返回最小生成树的权值和。
Prim算法是一种求解加权无向连通图的最小生成树的贪心算法。它从一个顶点开始,逐步扩展生成树的大小,直到生成整个最小生成树为止。 以下是Prim算法的实现过程: 1. 从图中任选一个顶点作为起始点,将该顶点加入生成树中。 2. 以该顶点为起始点,找出与其相邻的所有边,并将这些边加入到一个优先队列中。 3. 从队列中取出一条边(权值最小),如果该边的另一个端点不在生成树中,则将其加入生成树中,并将该点作为下一个起始点。 4. 重复步骤2和步骤3,直到生成树包含所有的顶点。 以下是Prim算法的C++代码实现: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int MAXN = 1005; const int INF = 1e9; int n, m; int vis[MAXN], dis[MAXN]; vector> G[MAXN]; //G[i]存储以i为起点的所有边 int Prim(int s) { priority_queue, vector>, greater>> pq; //小根堆 fill(dis, dis + n + 1, INF); //初始化 dis[s] = 0; pq.push(make_pair(0, s)); int sum = 0; while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = 1; sum += dis[u]; for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i].first; int w = G[u][i].second; if (!vis[v] && w < dis[v]) { dis[v] = w; pq.push(make_pair(dis[v], v)); } } } return sum; } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; G[u].push_back(make_pair(v, w)); G[v].push_back(make_pair(u, w)); } int ans = Prim(1); //从1号点开始生成最小生成树 cout << ans << endl; return 0; } 其中,dis[i]表示以i为起点的最小边权值,vis[i]表示是否已经访问过i节点。优先队列pq存储以访问过的点为起点的边,每次取出队首元素时,若该点已经被访问过,则弃掉该边,否则将该点加入生成树中,并将该点的所有边加入队列中。
Kruskal算法是求解无向图的最小生成树(MST)问题的一种贪心算法。它的基本思想是将图中的边按照权值从小到大进行排序,然后依次加入到生成树中,如果加入该边不会形成环路,则将该边加入生成树中,否则舍弃该边。 Kruskal算法的实现有两种方式,一种是基于邻接矩阵的实现,一种是基于邻接表的实现。 1. 基于邻接矩阵的实现 首先,我们需要定义一个结构体 Edge 表示图中的一条边,包括起点、终点、权值三个属性。然后,我们将所有的边按照权值从小到大排序,依次遍历每条边,判断加入该边是否会形成环路,如果不会,则将该边加入生成树中。 代码实现如下: c++ #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 100; // 最大顶点数 const int INF = 0x3f3f3f3f; // 表示正无穷 // 边的结构体 struct Edge { int u, v, w; // 起点、终点、权值 bool operator<(const Edge& e) const { return w < e.w; } } edges[MAXN * MAXN]; // 存储所有边的数组 int n, m; // 顶点数和边数 int parent[MAXN]; // 并查集数组,用于判断是否形成环路 // 并查集查找根节点 int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } // Kruskal算法求解最小生成树 void kruskal() { int ans = 0; // 最小权值和 for (int i = 1; i <= n; i++) { parent[i] = i; // 初始化并查集 } sort(edges, edges + m); // 按照边权从小到大排序 for (int i = 0; i < m; i++) { int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w; int pu = find(u), pv = find(v); if (pu != pv) { // 不形成环路 parent[pu] = pv; // 更新并查集 ans += w; // 加入该边 } } cout << "最小权值和为:" << ans << endl; } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> edges[i].u >> edges[i].v >> edges[i].w; } kruskal(); return 0; } 2. 基于邻接表的实现 邻接表表示图的方法是将每个顶点的所有邻接点存储在一个链表中,因此我们需要定义一个结构体 Node 表示链表中的一个节点,包括邻接点和权值两个属性。然后,我们将所有的边按照权值从小到大排序,依次遍历每条边,判断加入该边是否会形成环路,如果不会,则将该边加入生成树中。 代码实现如下: c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 100; // 最大顶点数 const int INF = 0x3f3f3f3f; // 表示正无穷 // 邻接表中的节点结构体 struct Node { int v, w; // 邻接点和权值 }; // 边的结构体 struct Edge { int u, v, w; // 起点、终点、权值 bool operator<(const Edge& e) const { return w < e.w; } } edges[MAXN * MAXN]; // 存储所有边的数组 int n, m; // 顶点数和边数 int parent[MAXN]; // 并查集数组,用于判断是否形成环路 vector<Node> adj[MAXN]; // 邻接表 // 并查集查找根节点 int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } // Kruskal算法求解最小生成树 void kruskal() { int ans = 0; // 最小权值和 for (int i = 1; i <= n; i++) { parent[i] = i; // 初始化并查集 } sort(edges, edges + m); // 按照边权从小到大排序 for (int i = 0; i < m; i++) { int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w; int pu = find(u), pv = find(v); if (pu != pv) { // 不形成环路 parent[pu] = pv; // 更新并查集 ans += w; // 加入该边 adj[u].push_back({v, w}); // 存储该边 adj[v].push_back({u, w}); } } cout << "最小权值和为:" << ans << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) { cout << i << ": "; for (int j = 0; j < adj[i].size(); j++) { cout << "(" << adj[i][j].v << ", " << adj[i][j].w << ") "; } cout << endl; } } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> edges[i].u >> edges[i].v >> edges[i].w; } kruskal(); return 0; } 以上就是Kruskal算法的邻接矩阵和邻接表实现。
以下是C++语言的Kruskal算法实现,假设图的边集已经保存在一个数组edges中,每条边包含起点、终点和边权值: c++ #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1005; // 最大顶点数 const int MAXM = 10005; // 最大边数 struct Edge { int u, v, w; // 起点、终点和边权值 } edges[MAXM]; int father[MAXN]; // 并查集数组,用于判断是否产生回路 int find(int x) { // 查找x所在集合的根节点 if (father[x] == x) { return x; } return father[x] = find(father[x]); // 路径压缩 } void Union(int x, int y) { // 将x所在集合和y所在集合合并 father[find(x)] = find(y); } bool cmp(Edge a, Edge b) { // 边按照权值从小到大排序 return a.w < b.w; } void Kruskal(int n, int m) { // n表示顶点数,m表示边数 for (int i = 1; i <= n; i++) { father[i] = i; // 初始化并查集数组 } sort(edges, edges + m, cmp); // 排序 int cnt = 0, ans = 0; // cnt表示已选取的边数,ans表示最小生成树的边权和 for (int i = 0; i < m; i++) { int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w; if (find(u) != find(v)) { // 如果加入该边不产生回路 Union(u, v); // 合并两个集合 ans += w; // 累加边权 cnt++; // 边数加1 if (cnt == n - 1) { // 边数达到n-1,即为最小生成树 break; } } } cout << "最小生成树的边权和为:" << ans << endl; } int main() { int n, m; cout << "请输入顶点数和边数:" << endl; cin >> n >> m; cout << "请输入每条边的起点、终点和边权值:" << endl; for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> edges[i].u >> edges[i].v >> edges[i].w; } Kruskal(n, m); return 0; } 该算法的时间复杂度为O(mlogm),其中m为边数。

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阵列14(2022)1001785G技术在医疗保健领域不断演变的作用和影响:全球疫情COVID-19问题MdMijanurRahmana,Mh,FatemaKhatunb,SadiaIslamSamia,AshikUzzamanaa孟加拉国,Mymensingh 2224,Trishal,Jatiya Kabi Kazi Nazrul Islam大学,计算机科学与工程系b孟加拉国Gopalganj 8100,Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman科技大学电气和电子工程系A R T I C L E I N F O保留字:2019冠状病毒病疫情电子健康和移动健康平台医疗物联网(IoMT)远程医疗和在线咨询无人驾驶自主系统(UAS)A B S T R A C T最新的5G技术正在引入物联网(IoT)时代。 该研究旨在关注5G技术和当前的医疗挑战,并强调可以在不同领域处理COVID-19问题的基于5G的解决方案。本文全面回顾了5G技术与其他数字技术(如人工智能和机器学习、物联网对象、大数据分析、云计算、机器人技术和其他数字平台)在新兴医疗保健应用中的集成。从文献中

def charlist(): li=[] for i in range('A','Z'+1): li.append(i) return li

这段代码有误,因为 `range()` 函数的第一个参数应该是整数类型而不是字符串类型,应该改为 `range(ord('A'), ord('Z')+1)`。同时,还需要将 `ord()` 函数得到的整数转化为字符类型,可以使用 `chr()` 函数来完成。修改后的代码如下: ``` def charlist(): li = [] for i in range(ord('A'), ord('Z')+1): li.append(chr(i)) return li ``` 这个函数的作用是返回一个包含大写字母 A 到 Z 的列表。

需求规格说明书1

1.引言1.1 编写目的评了么项目旨在提供一个在线评分系统,帮助助教提高作业评分效率,提供比现有方式更好的课堂答辩评审体验,同时减轻助教的工作量并降低助教工作复

人工免疫系统在先进制造系统中的应用

阵列15(2022)100238人工免疫系统在先进制造系统中的应用RuiPinto,Gil GonçalvesCNOEC-系统和技术研究中心,Rua Dr. Roberto Frias,s/n,office i219,4200-465,Porto,Portugal波尔图大学工程学院,Rua Dr. Roberto Frias,s/n 4200-465,Porto,PortugalA R T I C L E I N F O保留字:人工免疫系统自主计算先进制造系统A B S T R A C T近年来,先进制造技术(AMT)在工业过程中的应用代表着不同的先进制造系统(AMS)的引入,促使企业在面对日益增长的个性化产品定制需求时,提高核心竞争力,保持可持续发展。最近,AMT引发了一场新的互联网革命,被称为第四次工业革命。 考虑到人工智能的开发和部署,以实现智能和自我行为的工业系统,自主方法允许系统自我调整,消除了人为干预管理的需要。本文提出了一个系统的文献综述人工免疫系统(AIS)的方法来解决多个AMS问题,需要自治的

DIANA(自顶向下)算法处理鸢尾花数据集,用轮廓系数作为判断依据,其中DIANA算法中有哪些参数,请输出。 对应的参数如何取值,使得其对应的轮廓系数的值最高?针对上述问题给出详细的代码和注释

DIANA(自顶向下)算法是一种聚类算法,它的参数包括: 1. k值:指定聚类簇的数量,需要根据实际问题进行设置。 2. 距离度量方法:指定计算样本之间距离的方法,可以选择欧氏距离、曼哈顿距离等。 3. 聚类合并准则:指定合并聚类簇的准则,可以选择最大类间距离、最小类内距离等。 为了让轮廓系数的值最高,我们可以通过调整这些参数的取值来达到最优化的效果。具体而言,我们可以采用网格搜索的方法,对不同的参数组合进行测试,最终找到最优的参数组合。 以下是使用DIANA算法处理鸢尾花数据集,并用轮廓系数作为判断依据的Python代码和注释: ```python from sklearn impo

System32含义

深入了解System32的含义 对系统文件有新的认识

物联网应用中基于元启发式算法的研究和趋势

阵列14(2022)100164物联网应用Vivek Sharma,Ashish Kumar TripathiMalaviya National Institute of Technology,Jaipur,Rajasthan,印度A R T I C L E I N F O保留字:元启发式算法集群智能无人机A B S T R A C T物联网(IoT)随着大数据分析、区块链、人工智能、机器学习和深度学习等技术的发展而迅速普及。基于物联网的系统为各种任务的有效决策和自动化提供了智能和自动化的框架,使人类生活变得轻松。元启发式算法是一种自组织和分散的算法,用于使用团队智慧解决复杂问题。最近,元启发式算法已被广泛用于解决许多基于物联网的挑战。本文提出了一个系统的审查用于展开基于物联网的应用程序的元启发式算法。现有的基于元启发式算法的广泛分类已经被记录。此外,突出的应用物联网为基础的系统使用的元启发式算法。此外,包括当前的研究问题,以说明新的机会,研

把余弦函数y=cos(x)在定义域[-pi,pi]进行泰勒级数展开,观察不同结果,归纳假设余弦函数幂级数最终形式,然后对假设泰勒级数求和,验证猜想是否正确

余弦函数在定义域[-π,π]上的泰勒级数展开式为: cos(x) = 1 - x^2/2! + x^4/4! - x^6/6! + ... 根据泰勒级数的定义,我们可以发现余弦函数的幂级数最终形式为: ∑(-1)^n * x^(2n) / (2n)! 其中,n取遍所有非负整数。 为了验证这个猜想,我们可以将幂级数进行求和: cos(x) = ∑(-1)^n * x^(2n) / (2n)! = 1 - x^2/2! + x^4/4! - x^6/6! + ... 当n=0时,x^(2n)/(2n)! = 1,所以余弦函数的幂级数首项为1,与其泰勒级数展开式中的首项1相同。 当

DataStage安装配置说明(window版本7 5x2)

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