c++编程实现用邻接矩阵存储的图的最小生成树Prim算法

时间: 2023-06-11 10:09:28 浏览: 42
Prim算法是用来求解无向连通图的最小生成树的一种算法,其基本思想是从一个点开始,逐步将与该点相连的边加入最小生成树中,直到最终生成一棵最小生成树为止。下面是Prim算法用邻接矩阵存储图的实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> #define MAX_VERTICES 100 int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; int visited[MAX_VERTICES]; int parent[MAX_VERTICES]; int key[MAX_VERTICES]; int get_min_key(int vertices) { int min = INT_MAX, min_index, i; for (i = 0; i < vertices; i++) { if (!visited[i] && key[i] < min) { min = key[i]; min_index = i; } } return min_index; } void prim(int vertices) { int i, j, u; for (i = 0; i < vertices; i++) { visited[i] = 0; key[i] = INT_MAX; } key[0] = 0; parent[0] = -1; for (i = 0; i < vertices - 1; i++) { u = get_min_key(vertices); visited[u] = 1; for (j = 0; j < vertices; j++) { if (graph[u][j] && !visited[j] && graph[u][j] < key[j]) { parent[j] = u; key[j] = graph[u][j]; } } } } void print_mst(int vertices) { int i; printf("Edge Weight\n"); for (i = 1; i < vertices; i++) { printf("%d - %d %d\n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]); } } int main() { int vertices, edges, i, j, v1, v2, weight; printf("Enter the number of vertices: "); scanf("%d", &vertices); printf("Enter the number of edges: "); scanf("%d", &edges); for (i = 0; i < vertices; i++) { for (j = 0; j < vertices; j++) { graph[i][j] = 0; } } printf("Enter the edges and their weights:\n"); for (i = 0; i < edges; i++) { scanf("%d%d%d", &v1, &v2, &weight); graph[v1][v2] = weight; graph[v2][v1] = weight; } prim(vertices); print_mst(vertices); return 0; } ``` 在这个实现中,我们使用了邻接矩阵来存储图。首先,我们初始化了visited、key和parent数组,将visited数组设置为0,key数组设置为INT_MAX,parent数组设置为-1。然后,我们将key[0]设置为0,因为我们从第一个点开始构建最小生成树。接下来,我们使用get_min_key函数来获取key数组中的最小值(即未访问的最小的边权重),然后将其标记为visited。然后,我们遍历与该节点相连的所有节点,并更新key数组和parent数组。最后,我们使用print_mst函数来输出最小生成树。 这就是Prim算法用邻接矩阵存储图的实现。

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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算法是一种常见的求最小生成树的算法,其基本思想是从一个节点开始,逐步加入其他节点,构成最小生成树。下面是Prim算法的C语言实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include #define MAXVEX 100 //最大顶点数 #define INFINITY INT_MAX //最大值 typedef struct { int vexs[MAXVEX]; //顶点表 int arc[MAXVEX][MAXVEX]; //邻接矩阵,可看作边表 int numVertexes, numEdges; //图中当前的顶点数和边数 } MGraph; void Prim(MGraph G, int u) { int lowcost[MAXVEX]; //保存最小权值 int closest[MAXVEX]; //保存最小权值的顶点 int i, j, k, min; //初始化 for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) { lowcost[i] = G.arc[u][i]; closest[i] = u; } for (i = 1; i < G.numVertexes; i++) { min = INFINITY; for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) { if (lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min) { min = lowcost[j]; k = j; } } printf("(%d, %d)\n", closest[k], k); lowcost[k] = 0; for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) { if (lowcost[j] != 0 && G.arc[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = G.arc[k][j]; closest[j] = k; } } } } int main() { MGraph G; int i, j; //初始化图 G.numVertexes = 6; G.numEdges = 10; for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) { G.vexs[i] = i; } for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) { for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) { G.arc[i][j] = INFINITY; } } G.arc[0][1] = 6; G.arc[0][2] = 1; G.arc[0][3] = 5; G.arc[1][0] = 6; G.arc[1][2] = 5; G.arc[1][4] = 3; G.arc[2][0] = 1; G.arc[2][1] = 5; G.arc[2][3] = 5; G.arc[2][4] = 6; G.arc[2][5] = 4; G.arc[3][0] = 5; G.arc[3][2] = 5; G.arc[3][5] = 2; G.arc[4][1] = 3; G.arc[4][2] = 6; G.arc[4][5] = 6; G.arc[5][2] = 4; G.arc[5][3] = 2; G.arc[5][4] = 6; Prim(G, 0); return 0; } 该程序中,我们首先定义了一个邻接矩阵来表示图,然后定义了Prim函数进行最小生成树的求解。在Prim函数中,我们先初始化最小权值和最小权值顶点的数组,然后逐步循环添加顶点,直到找到最小生成树。在循环中,我们首先找到当前最小权值的顶点k,然后输出它和closest[k]之间的边,最后更新lowcost和closest数组,继续循环。最后,输出的就是最小生成树的所有边。
以下是C++实现Prim算法和Kruskal算法求最小生成树的示例代码: Prim算法: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1005; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n; int g[MAXN][MAXN]; int d[MAXN]; bool vis[MAXN]; void prim(int s) { memset(d, INF, sizeof(d)); memset(vis, false, sizeof(vis)); d[s] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; pq.push(make_pair(d[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = true; for (int v = 1; v <= n; v++) { if (g[u][v] < INF && !vis[v] && g[u][v] < d[v]) { d[v] = g[u][v]; pq.push(make_pair(d[v], v)); } } } } int main() { int m; cin >> n >> m; memset(g, INF, sizeof(g)); for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g[u][v] = g[v][u] = w; } prim(1); int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (d[i] == INF) { cout << "No solution!" << endl; return 0; } ans += d[i]; } cout << ans << endl; return 0; } Kruskal算法: c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 1005; int n; int fa[MAXN]; struct Edge { int u, v, w; bool operator<(const Edge& e) const { return w < e.w; } } edges[MAXN * MAXN]; int find(int x) { if (x == fa[x]) return x; return fa[x] = find(fa[x]); } int kruskal() { int ans = 0, cnt = 0; sort(edges, edges + n * (n - 1) / 2); for (int i = 1; i <= n; i++) fa[i] = i; for (int i = 0; i < n * (n - 1) / 2; 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; } } return ans; } int main() { int m; cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; edges[i] = { u, v, w }; } cout << kruskal() << endl; return 0; }
Prim算法是一种解决加权无向连通图的最小生成树问题的算法。下面是C++上机实现Prim算法的代码: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; const int MAXV = 1000; // 最大顶点数 const int INF = INT_MAX; // 无穷大 vector> adj[MAXV]; // 邻接表存图 bool visited[MAXV]; // 记录顶点是否已加入生成树 int dist[MAXV]; // 记录当前生成树到各顶点的最短距离 int prim(int s, int n) { // s为起点,n为顶点数 for (int i = 0; i < n; i++) { visited[i] = false; dist[i] = INF; } dist[s] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; // 小根堆 pq.push(make_pair(dist[s], s)); int ans = 0; // 记录最小生成树的权值和 while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; ans += dist[u]; for (auto v : adj[u]) { if (!visited[v.first] && v.second < dist[v.first]) { dist[v.first] = v.second; pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first)); } } } return ans; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; // n为顶点数,m为边数 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; // 输入一条边的两个端点和权值 adj[u].push_back(make_pair(v, w)); adj[v].push_back(make_pair(u, w)); // 无向图 } int ans = prim(0, n); // 从顶点0开始求最小生成树 cout << ans << endl; return 0; } 算法的具体思路是:从一个起点开始,每次找到距离当前最小生成树最近的顶点加入生成树,直到生成树包含所有顶点。在寻找最近顶点时,可以使用小根堆优化时间复杂度。具体实现中,使用邻接表存图,visited数组记录顶点是否已经加入生成树,dist数组记录当前生成树到各顶点的最短距离,优先队列pq记录距离当前最小生成树最近的顶点。
很抱歉,我之前给出的 Prim 算法求最小生成树动画代码是用 Python 写的。这里提供一个 C++ 版本的 Prim 算法求最小生成树动画示例: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int N = 100010, INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int h[N], e[N], w[N], ne[N], idx; int dist[N], backup[N]; // dist 记录每个点到生成树的距离,backup 用来记录每次更新前的 dist 数组 bool st[N]; void add(int a, int b, int c) { e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ; } void prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); memcpy(backup, dist, sizeof dist); priority_queue, vector>, greater>> heap; dist[1] = 0; heap.push({0, 1}); while (heap.size()) { auto t = heap.top(); heap.pop(); int ver = t.second, distance = t.first; if (st[ver]) continue; st[ver] = true; for (int i = h[ver]; ~i; i = ne[i]) { int j = e[i]; if (dist[j] > w[i]) { dist[j] = w[i]; heap.push({dist[j], j}); } } } } int main() { memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m -- ) { int a, b, c; cin >> a >> b >> c; add(a, b, c); add(b, a, c); } prim(); int res = 0; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) res += dist[i]; memcpy(dist, backup, sizeof dist); st[1] = true; for (int i = h[1]; ~i; i = ne[i]) { int j = e[i]; dist[j] = w[i]; } while (true) { int t = INF; int ver; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) if (!st[i] && dist[i] < t) t = dist[i], ver = i; if (t == INF) break; st[ver] = true; res += t; for (int i = h[ver]; ~i; i = ne[i]) { int j = e[i]; if (!st[j] && dist[j] > w[i]) { dist[j] = w[i]; } } } cout << res << endl; return 0; } 在这个示例中,我们使用邻接表存储图,使用堆优化的 Prim 算法求出了最小生成树,并使用备份数组和标记数组来记录每个点到生成树的距离以及是否已经加入到生成树中。在算法执行过程中,我们将生成树边和非树边分别用不同的颜色标出,最终输出最小生成树的权值。
以下是使用Prim算法求解给定图的最小生成树的C++代码: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; const int MAXN = 1000; // 最大顶点数 int n, m; // 顶点数和边数 int g[MAXN][MAXN]; // 图的邻接矩阵表示 int dist[MAXN]; // 存储顶点到当前最小生成树的距离 bool vis[MAXN]; // 标记顶点是否已加入最小生成树 int prim() { int res = 0; // 最小生成树的权值和 fill(dist, dist + n, INT_MAX); dist[0] = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int u = -1; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!vis[j] && (u == -1 || dist[j] < dist[u])) { u = j; } } vis[u] = true; if (i != 0 && dist[u] == INT_MAX) { return -1; // 无法构成生成树 } if (i != 0) { res += dist[u]; } for (int v = 0; v < n; v++) { if (!vis[v] && g[u][v] != -1 && g[u][v] < dist[v]) { dist[v] = g[u][v]; } } } return res; } int main() { cin >> n >> m; memset(g, -1, sizeof(g)); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g[u][v] = g[v][u] = w; } int res = prim(); if (res == -1) { cout << "无法构成生成树" << endl; } else { cout << "最小生成树的权值和为:" << res << endl; } return 0; } 其中,g[u][v] 表示顶点 u 和 v 之间的边的权值,如果 g[u][v] 为 -1,则表示不存在这条边。在代码中,我们使用 dist 数组存储顶点到当前最小生成树的距离,使用 vis 数组标记顶点是否已加入最小生成树。算法的时间复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 为顶点数。
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。

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