codevs 1231 最优布线问题

Kruskal算法构建最小生成树
本文介绍了一个使用Kruskal算法解决最小生成树问题的C++实现案例。通过输入顶点数和边数,读取每条边的两个顶点及权重,并将边按权重从小到大排序,避免形成环路的同时选择权值最小的边加入生成树中,直至形成最小生成树。
  1. 题目链接

  2. 最小生成树模板题。下面是用kruskal:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1e5+7;
struct node{
    int u,v,w;
    friend bool operator<(node a,node b){return a.w<b.w;}
};
int fa[N],n,m;long long ans;vector<node>e;
int find(int x){return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);}
void kruskal(){
    sort(e.begin(),e.end());
    for(int i=1;i<=n;i++)fa[i]=i;
    for(int i=0;i<e.size();i++){
        int p=e[i].u,q=e[i].v;
        if(find(p)==find(q))continue;
        fa[find(p)]=find(q);
        ans+=e[i].w;
    }
    cout<<ans<<endl;
}
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        node a;cin>>a.u>>a.v>>a.w;
        e.push_back(a);
    }
    kruskal();
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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