UVA 10842 Travel Flow

本文介绍了一个城市道路维护部门面临预算超支的问题时,如何通过关闭部分道路并保持交通连接的同时,最大化剩余道路中最小通行能力的方法。采用Prim算法实现最大生成树来解决此问题。

                               Traffic Flow
                                            Time Limit: 2 seconds

A city has n intersections and m bidirectional roads connecting pairs of intersections. Each road has a certain traffic flow capacity, measured in cars per minute. There is a path from every intersection to every other intersection along some sequence of roads. The road maintenance department is over budget and needs to close as many roads as possible without disconnecting any intersections. They want to do it in such a way that the minimum capacity among all of the remaining roads is as large as possible.

Input
The first line of input gives the number of cases, NN test cases follow. Each one starts with a line containing n (0<n<=100) and m (0<m<=10000). The next m lines will describe the m roads, each one using 3 integers, uv and c (0<=u,v<n), (0<c<=1000). u and v are the endpoints of the road and c is its capacity.

Output
For each test case, output one line containing "Case #x:" followed by the capacity of the minimum-capacity remaining road.




經過分析題意可以清楚知道要讓所有的道路都通同時要讓cost最大,因此很明顯要採用maximum spanning tree來實作,這裡我採用了prim's algorithm

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <memory.h>
using namespace std;
#define INF -1000
int g[100][100];
int prim( int n )
{
    int pos, min, j;
    int smallest = 10000;
    int v[100];
    int l[100];
    memset(v,0,sizeof(v));
    v[0] = 1;
    pos = 0;
    for( int i=0;i<n;i++ )
        if( i!=pos ) l[i] = g[pos][i];
    for( int i=0;i<n-1;i++ )
    {
        int maxi = INF;
        for( j=0;j<n;j++ )
        {
            if( v[j]==0 && maxi < l[j] )
            {
                maxi = l[j];
                pos = j;
            }
        }
        if( maxi<smallest ) smallest = maxi;
        v[pos] = 1;
        for( j=0;j<n;j++ )
        {
            if( v[j]==0 && l[j]<g[pos][j])
                l[j] = g[pos][j];
        }
    } 
    return smallest;
}
int main()
{
    int N;
    int n, m;
    int a, b, c;
    int counter = 0;
    scanf("%d",&N);
    while(N--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        counter++;
        memset(g,-1,sizeof(g));
        while(m--)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(a!=b)
                if( c>g[a][b] )
                {
                    g[a][b] = c;
                    g[b][a] = c;
                }
        }
        printf("Case #%d: %d\n",counter,prim(n));
    }
    return 0;
}


内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
内容概要:本文系统阐述了无人机在建筑行业全生命周期的应用及生产建厂的选址策略。涵盖从规划勘察、施工管理、特殊作业到运维巡检的全流程应用场景,详细介绍了无人机在测绘、质量检测、安全管理、物料运输等方面的高效解决方案,并提供硬件选型、实施流程、数据处理与BIM集成的技术路径。同时,分析了无人机应用带来的效率提升、成本节约与安全升级等核心优势,并提出分阶段实施策略与合规风险规避措施。此外,文章还深入探讨了无人机生产建厂的选址要素,依据研发型、制造型等不同定位,推荐珠三角、长三角、皖江城市带、成渝地区等重点区域,结合供应链、政策、人才、物流等因素进行量化评估,提供实操性选址方法与风险防控建议。; 适合人群:建筑企业管理人员、工程技术人员、智慧工地建设者、无人机应用开发者及有意投资无人机生产制造的相关企业和决策者; 使用场景及目标:①指导建筑项目全过程引入无人机技术以提升效率、降低成本、强化安全;②为企业布局无人机研发或生产基地提供科学选址与投资决策依据; 阅读建议:此资源兼具技术应用与产业布局双重价值,建议结合具体项目需求或投资计划,分模块精读并制定落地行动计划,重点关注技术选型匹配性与选址要素权重分析。
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