hdu-1233-还是畅通工程

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原文:

还是畅通工程

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Problem Description
某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可),并要求铺设的公路总长度为最小。请计算最小的公路总长度。
 

Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出村庄数目N ( < 100 );随后的N(N-1)/2行对应村庄间的距离,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间的距离。为简单起见,村庄从1到N编号。
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。
 

Output
对每个测试用例,在1行里输出最小的公路总长度。
 

Sample Input
 
 
3 1 2 1 1 3 2 2 3 4 4 1 2 1 1 3 4 1 4 1 2 3 3 2 4 2 3 4 5 0
 

Sample Output
 
 
3 5


原文分析:基本的求最小生成树,这里采用struskal算法。

AC代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=10000;
struct node
{
    int start,end,value;
    bool operator < (const node &n)const
    {
        return value<n.value;
    }
}arr[maxn];
int n,m;
int fa[maxn];

int find(int x)
{
    return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);
}
int kruskal()
{
    int i,count;
    node e;
	count=0; 

    
    for( i=1;i<=n;i++)
        fa[i]=i; 
        
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        int x=find(arr[i].start);
        int y=find(arr[i].end);
        if(x!=y)
        {
            fa[x]=y;
            count+=arr[i].value;
        }
    }
  
    return count;    
}
int main()
{
    int i,a,b,c;

	while(cin>>n)
	{
		if(n==0)
			break;
		m=n*(n-1)/2;

		for(i=0;i<m;i++)
   	    {
      		cin>>a>>b>>c;
        	arr[i].start=a;
        	arr[i].end=b;
        	arr[i].value=c;
    	}
    	sort(arr,arr+m);
    	
	cout<< kruskal()<<endl;
	}
    return 0;
}

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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