无向图最小环

本文探讨了无向图中的最小环问题,即寻找至少包含3个点的环,使得环上边的总长度最小。文章详细介绍了使用Floyd算法解决此问题的方法,通过实例演示了如何计算最小环的边权之和。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【题目描述】:

给定一张无向图,求图中一个至少包含 3个点的环,环上的节点不重复,并且环上的边的长度之和最小。该问题称为无向图的最小环问题。在本题中,你需要输出最小环的边权之和。若无解,输出 “No solution.”。图的节点数不超过 100。

【输入描述】:

第一行两个正整数 n,m表示点数和边数。

接下来 m行,每行三个正整数 x,y,z,表示节点 x,y之间有一条长度为 z的边。

【输出描述】:

输出一个最小环的边权之和。若无解,输出 “No solution.”

【样例输入】:

5 7
1 4 1
1 3 300
3 1 10
1 2 16
2 3 100
2 5 15
5 3 20

【样例输出】:

61

题解

这道题是floyed的应用,假设我们找到一个环,环上分别有i,k,j三个位置(k在中间),如果我们用g[i][j]表示找到该最小环的长度,f[i][j]表示最短路径
则有ans=min{g[i][k]+g[k][j]+f[i][j]};

code

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=105;
const int inf=1<<28;
int f[N][N],g[N][N];
int mn(int x,int y)
{
	return x<y?x:y;
}
int main()
{
	freopen("276.in","r",stdin);
	freopen("276.out","w",stdout);
	int n,m,i,j,k,x,y,z;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(i=0;i<=n;i++)
		for(j=0;j<=n;j++)
			f[i][j]=1<<28;
	for(i=0;i<=n;i++)
		for(j=0;j<=n;j++)
			g[i][j]=1<<28;
	for(i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		z=mn(z,g[x][y]);
		f[x][y]=z;
		f[y][x]=z;
		g[x][y]=z;
		g[y][x]=z;
	}
	int ans=inf;
	for(k=1;k<=n;k++)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=i+1;j<=n;j++)
				ans=mn(ans,g[i][k]+g[k][j]+f[i][j]);
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=1;j<=n;j++)
				f[i][j]=mn(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);
	}
	if(ans==inf)
		printf("No solution.\n");
	else
		printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
要使用Floyd算法无向图最小环,可以先使用Floyd算法求出图中任意两个顶点之间的短路径,然后再遍历所有的三角形(三个顶点组成的小的。 以下是一个使用Python实现Floyd算法求解无向图最小环的示例: ```python INF = float('inf') def floyd(graph): n = len(graph) dist = [[INF] * n for _ in range(n)] # 初始化距离矩阵 next_vertex = [[-1] * n for _ in range(n)] # 记录短路径上的下一个顶点 # 初始化距离矩阵一个顶点矩阵 for i in range(n): for j in range(n): if i == j: dist[i][j] = 0 elif graph[i][j] != 0: dist[i][j] = graph[i][j] next_vertex[i][j] = j # 使用Floyd算法计算短路一个顶点 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] next_vertex[i][j] = next_vertex[i][k] return dist, next_vertex def find_min_cycle(graph): n = len(graph) min_cycle_length = INF dist, next_vertex = floyd(graph) # 遍历所有三角形,小的 for u in range(n): for v in range(u+1, n): for w in range(v+1, n): if graph[u][v] != 0 and graph[v][w] != 0 and graph[w][u] != 0: cycle_length = dist[u][v] + dist[v][w] + dist[w][u] - 2 * (graph[u][v] + graph[v][w] + graph[w][u]) if cycle_length < min_cycle_length: min_cycle_length = cycle_length return min_cycle_length ``` 使用上述代码,可以通过传入一个邻接矩阵表示的无向图,来计算出最小环的长度。其中,`graph`是一个二维列表,表示图的邻接矩阵,如果两个顶点之间没有边,则对应位置的为0。 注意,这里的最小环指的是由三个顶点组成的,并且每个顶点都与相邻的两个顶点相连。如果图中不存在这样的,则返回无穷大(INF)。 希望能够帮助到你!如有更多问题,请继续提问。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值