POJ 3522 - Slim Span

本文介绍了一种算法,用于找出所有生成树中“最大边权值减去最小边权值”差值最小的一棵生成树。通过枚举最小边并使用Kruskal算法,实现了这一目标。

在所有生成树里,找到“最大边权值 减去 最小边权值”最小的那棵生成树。

那么,对于已经某个确定的最小边的所有生成树,我们找到最小生成树,它的“最大边权值 减去 最小边权值”就是这些生成树里最小的。

然后,我们枚举最小边即可。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 102
#define M 5000
#define INF 2147483647
int n,m;
struct Edge{
    int u,v,w;
}e[M];
bool cmp(Edge a,Edge b){return a.w<b.w;}
int par[N];
int find(int x){return( par[x]==x ? x : par[x]=find(par[x]) );}
int kruskal(int st)//获得最小边,作为开始边
{
    int i,cnt=0;
    for (i=1;i<=n;i++) par[i]=i;//初始化并查集 
    for (i=st;i<m;i++)//遍历后面的每条边 
    {
    	int x=find(e[i].u),y=find(e[i].v);
        if (x != y){//如果这条边的连接的左右节点还未连通 
        	par[y]=x;//将这条边连通 
			if (++cnt==n-1) break;//边计数增加1,如果边数到达了n-1条,那么一棵生成树已完成,跳出 
        }
    }
    if (cnt<n-1) return -1; //如果从开始边往后遍历,遍历完了所有边,依然无法产生一颗生成树,那么返回-1 
    return e[i].w-e[st].w; //否则就返回这棵生成树的“最大边权值 减去 最小边权值”的值 
}
int main()
{
    while (scanf("%d%d",&n,&m) && n!=0)
    {
        for (int i=0;i<m;i++) scanf("%d%d%d",&e[i].u,&e[i].v,&e[i].w);
        sort(e,e+m,cmp);//把边按权值按从小到大排序 
        int tmp,ans=INF;
        for (int i=0;i<m;i++)//枚举最小边 
        {
            tmp=kruskal(i);
            if(tmp==-1) break;//如果从这条最小边开始已经无法产生生成树了,之后显然也不会有生成树了,那么我们就直接跳出即可
            if(tmp<ans) ans=tmp;//记录下最小的那个“最大边权值 减去 最小边权值”
        }
        if(ans==INF) printf("-1\n"); //如果答案没被更新过,那么显然连一棵生成树都没有,按题目要求打印-1 
        else printf("%d\n",ans);//否则就打印出答案即可 
    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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