SDUT-合并果子之哈夫曼树(priority_queue)

http://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge2/index.php/Home/Contest/contestproblem/cid/2385/pid/2127.html
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[10000];
int main()


{
    int n,a1,a2,i;


    int sum=0;
    cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    priority_queue<int , vector<int> , greater<int> >q;//从小到大排列
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        q.push(a[i]);//进入队列
    }
    while(q.size()>1)//因为最后只剩下一组,所以控制长度大于1
    {
        a1=q.top();//将a1定义为首元素
        q.pop();//出队列
        a2=q.top();//将a2定义为首元素
        q.pop();//出队列
        sum+=a1+a2;
        q.push(a1+a2);//这里注意将a1+a2进入队列,而不是sum
    }
    cout<<sum<<endl;//最后输出sum
    return 0;
}
SDUT-OJ(Software Development University of Tsinghua Online Judge)是一个在线编程平台,提供给清华大学软件学院的学生和爱好者练习和解决算法问题的环境,其中包括各种计算机科学题目,包括数据结构、算法、图形等。对于"最小生成"(Minimum Spanning Tree, MST)问题,它是图论中的经典问题,目标是从一个加权无向图中找到一棵包含所有顶点的,使得的所有边的权重之和最小。 在C语言中,最常见的是使用Prim算法或Kruskal算法来求解最小生成。Prim算法从一个顶点开始,逐步添加与当前生成相连且权重最小的边,直到所有顶点都被包含;而Kruskal算法则是从小到大对所有边排序,每次选取没有形成环的新边加入到中。 如果你想了解如何用C语言实现这些算法,这里简单概括一下: - 通常使用优先队列(堆)来存储边和它们的权重,以便快速查找最小值。 - 从任意一个顶点开始,遍历与其相邻的边,若新边不形成环,就更新,并将新边加入优先队列。 - Kruskal算法: - 先将所有的边按照权重升序排序。 - 创建一个空的最小生成,然后依次取出排序后的边,如果这条边连接的两个顶点不在同一个连通分量,则将其添加到中。 如果你需要更详细的代码示例,或者有具体的问题想了解(比如如何处理环、如何实现优先队列等),请告诉我,我会为你提供相应的帮助。
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