航空服务查询问题:根据航线，仓位，飞行时间查询航空服务。假设一个中国的航空公司规定：中国去欧美的航线所有座位都有食物供应，每个座位都可以播放电影。中国去非欧美的国外航线都有食物供应，只有商务仓可以播放电影。中国国内的航班的商务仓有食物供应，但是不可以播放电影中国国内的航班的经济仓除非飞行时间大于2小时就有食物供应，但是不可以播放电影。请用决策表法设计测试用例。

时间: 2023-04-09 09:01:56 浏览: 840

城市连接路径最短问题

### 最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST) #### Prim算法 Prim算法是一种用于寻找加权无向图中的最小生成树的贪心算法。它从一个任意的顶点开始，逐步选择与当前已选择顶点集合（记作U）最近的顶点，并将这个顶点加入到集合U中，直到所有顶点都被加入为止。以下是Prim算法的具体实现步骤： 1. **初始化**：定义最大顶点数量`MAXVEX = 30`和最大权重`MAXCOST = 1000`。 2. **创建函数`prim`**：此函数接受邻接矩阵`c`和顶点数`n`作为参数，其中`c[i][j]`表示边`(i, j)`的权重。 3. **初始化距离数组和最近顶点数组**：对于所有未被加入集合U的顶点`i`（除了起点），计算它们到起点的距离并记录在`lowcost[i]`中，同时记录这些顶点的最近顶点编号在`closest[i]`中。 4. **添加顶点到U中**：从剩余的顶点中找到距离U集合最近的一个顶点`k`，将其加入到集合U中，并更新其余顶点的距离和最近顶点编号。 5. **重复步骤4**，直到所有顶点都被加入到集合U中。 **示例代码**： ```c #define MAXVEX 30 #define MAXCOST 1000 void prim(int c[MAXVEX][MAXVEX], int n) { int i, j, k, min, lowcost[MAXVEX], closest[MAXVEX]; for (i = 2; i <= n; i++) { lowcost[i] = c[1][i]; closest[i] = 1; } closest[1] = 0; for (i = 2; i <= n; i++) { min = MAXCOST; j = 1; k = i; while (j <= n) { if (lowcost[j] < min && closest[j] != 0) { min = lowcost[j]; k = j; } j++; } printf("(%d,%d) ", closest[k], k); closest[k] = 0; for (j = 2; j <= n; j++) if (closest[j] != 0 && c[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = c[k][j]; closest[j] = k; } } } int main() { int n = 7, i, j, mx[MAXVEX][MAXVEX]; for (i = 0; i <= n; i++) for (j = 0; j <= n; j++) mx[i][j] = MAXCOST; // 初始化边的权重 mx[1][2] = 50; mx[1][3] = 60; // 其他边的权重初始化 printf("最小生成树边集:\n "); prim(mx, n); } ``` #### Kruskal算法 Kruskal算法也是一种寻找最小生成树的贪心算法，但它的实现方式与Prim算法不同。Kruskal算法首先对所有边按照权重进行排序，然后依次选取权重最小的边加入到生成树中，只要这条边不会形成环路。 1. **定义边结构体**：使用结构体`edges`来表示边，包含起始顶点`bv`、终止顶点`tv`和权重`w`。 2. **实现函数`seeks`**：用于查找顶点所在集合的根节点。 3. **创建函数`kruskal`**：此函数接受边的集合`ge`、顶点数`n`和边数`e`作为参数，按照边的权重递增顺序依次检查边是否可以加入生成树。 4. **添加边到MST中**：如果两个端点不在同一个集合中，则将这条边加入到最小生成树中，并合并这两个集合。 **示例代码**： ```c #define MAXEDGE 30 struct edges { int bv, tv, w; }; int seeks(int set[], int v) { int i = v; while (set[i] > 0) i = set[i]; return i; } void kruskal(struct edges ge[], int n, int e) { int set[MAXEDGE], v1, v2, i, j; for (i = 1; i <= n; i++) set[i] = 0; i = 1; j = 1; while (j < n && i <= e) { v1 = seeks(set, ge[i].bv); v2 = seeks(set, ge[i].tv); if (v1 != v2) { printf("(%d,%d) ", ge[i].bv, ge[i].tv); set[v1] = v2; j++; } i++; } } int main() { int n = 7, e = 10; struct edges mx[10]; // 初始化边 mx[0].bv = 4; mx[0].tv = 6; mx[0].w = 30; // 其他边的初始化 printf("最小生成树边集:\n "); kruskal(mx, n, e); } ``` ### 概念总结 - **Prim算法**：从一个初始顶点出发，逐步构建最小生成树。每次选择与已构建部分距离最近的顶点加入。 - **Kruskal算法**：对所有边按权重排序后，依次考虑每条边是否可以加入到最小生成树中，确保不会形成环路。 - **最小生成树**：在一个加权无向图中，连接所有顶点且总权重最小的生成树。适用于网络设计、电路板布线等问题。

我可以回答这个问题。根据决策表法，我们可以列出以下测试用例： | 航线 | 仓位 | 飞行时间 | 食物供应 | 电影播放 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 中国去欧美的航线 | 经济仓 | 任意 | 有 | 有 | | 中国去欧美的航线 | 商务仓 | 任意 | 有 | 有 | | 中国去非欧美的国外航线 | 经济仓 | 任意 | 有 | 无 | | 中国去非欧美的国外航线 | 商务仓 | 任意 | 有 | 有 | | 中国国内航班 | 经济仓 | 飞行时间小于等于2小时 | 无 | 无 | | 中国国内航班 | 经济仓 | 飞行时间大于2小时 | 有 | 无 | | 中国国内航班 | 商务仓 | 任意 | 有 | 无 | 以上测试用例可以覆盖所有的情况，确保航空服务查询功能的正确性。

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