在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可,求最经济的架设方法。存储结构自定。要求用克鲁什卡尔算法求解
时间: 2024-03-13 07:42:26 浏览: 76
为了求解这个问题,我们可以先将每个城市视为图中的一个节点,并将城市之间的距离作为节点之间的边权值。然后,我们可以使用克鲁斯卡尔算法来解决这个问题。
克鲁斯卡尔算法的思路是先将所有边按照边权值进行排序,然后从小到大依次加入边,直到所有的节点都被连接为止。在加入边的过程中,需要注意不能形成环,如果形成环,则该边不能加入,直到找到一条不会形成环的边为止。
具体实现可以使用并查集来判断是否形成环,并使用最小堆来进行边的排序。算法的时间复杂度为O(E log E)。
以下是使用C++实现的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Edge {
int u, v, w;
Edge(int u, int v, int w): u(u), v(v), w(w) {}
bool operator<(const Edge& other) const {
return w > other.w;
}
};
int find(int x, vector<int>& parent) {
if (x != parent[x]) {
parent[x] = find(parent[x], parent);
}
return parent[x];
}
void merge(int x, int y, vector<int>& parent) {
int px = find(x, parent);
int py = find(y, parent);
parent[px] = py;
}
int kruskal(int n, vector<Edge>& edges) {
vector<int> parent(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
parent[i] = i;
}
priority_queue<Edge> pq;
for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
pq.push(edges[i]);
}
int cnt = 0, ans = 0;
while (!pq.empty() && cnt < n - 1) {
Edge e = pq.top();
pq.pop();
if (find(e.u, parent) == find(e.v, parent)) {
continue;
}
merge(e.u, e.v, parent);
ans += e.w;
cnt++;
}
if (cnt < n - 1) {
return INF;
} else {
return ans;
}
}
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(Edge(u - 1, v - 1, w));
}
int ans = kruskal(n, edges);
cout << ans << endl;
return 0;
}
```
其中,n表示城市的个数,m表示城市之间的道路数量,edges表示所有的道路信息。最后输出的ans即为最经济的架设方法。
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