在存在道路的情况建设新道路使其连通代码
时间: 2024-02-17 15:01:35 浏览: 11
以下是使用Kruskal算法解决这个问题的示例代码:
``` python
# 定义边的类
class Edge:
def __init__(self, u, v, w):
self.u = u
self.v = v
self.w = w
# 定义Kruskal算法函数
def kruskal(n, edges):
# 将边按权重从小到大排序
edges.sort(key=lambda x: x.w)
# 初始化并查集,每个节点单独为一个集合
parent = list(range(n))
# 记录新建的边
new_edges = []
for e in edges:
u, v, w = e.u, e.v, e.w
# 如果两个节点不在同一个集合中,则将它们合并,并加入新建的边
if find(u, parent) != find(v, parent):
union(u, v, parent)
new_edges.append(e)
return new_edges
# 定义并查集函数
def find(x, parent):
if x != parent[x]:
parent[x] = find(parent[x], parent)
return parent[x]
def union(x, y, parent):
parent[find(x, parent)] = find(y, parent)
# 测试代码
n = 5 # 节点数
edges = [Edge(0, 1, 1), Edge(1, 2, 2), Edge(2, 3, 3), Edge(3, 4, 4), Edge(4, 0, 5), Edge(0, 2, 6)]
new_edges = kruskal(n, edges)
for e in new_edges:
print(e.u, e.v, e.w)
```
在这个示例代码中,我们使用了一个Edge类来表示边,其中u和v表示边的两个节点,w表示边的权重。kruskal函数使用了Kruskal算法来寻找一组最小的道路,使得整个网络连通。它首先将边按权重从小到大排序,然后使用并查集来将图中的节点分为不同的集合,并将边加入新建的边中。最终,函数返回新建的边,这些边就是建设的新道路。