codevs 1231 最优布线问题

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();
}
### Floyd算法在最优布线问题中的实现与应用 #### 1. Floyd算法的核心思想 Floyd-Warshall算法是一种经典的动态规划方法,适用于求解加权有向图中所有节点对之间的最短路径问题[^3]。该算法通过引入中间节点的概念,逐步优化每一对节点间的路径长度。 #### 2. 最优布线问题的定义 在网络设计领域,“最优布线问题”通常指的是在一个网络拓扑结构中找到连接多个设备的最佳路径集合,使得总成本最低或者延迟最小。这种场景可以建模为带权重的图结构,其中节点代表设备或交换机,边上的权重表示两台设备间通信的成本、延时或其他性能指标[^1]。 #### 3. 使用Floyd算法解决最优布线问题的具体步骤 以下是利用Floyd-Warshall算法处理此类问题的一般流程: - **初始化阶段**: 构造初始的距离矩阵 `D` ,大小为 n×n (假设共有 n 台设备),对于不存在直接链路的情况赋予极大值 ∞ 。如果 i 和 j 存在直连,则设置 D[i][j]=w(i,j), w 表示对应链路上的代价函数;另外规定自环 d[i][i]=0。 - **迭代更新过程**: 对于每一个可能充当中介的角色 k (即第 k 层循环),遍历所有的起点 u 和终点 v 组合,尝试经由当前考虑的中介点 k 是否能够缩短已知从 u 到达 v 的路程。具体操作如下所示: ```python for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] ``` - **结果分析**: 完成上述嵌套三层for-loop之后,最终得到的新版距离表就记录下了任意两点之间理论上可行且经济实惠的传输线路方案[^2]。 #### 4. 应用实例——数据中心内部服务器互联布局优化 设想某大型互联网公司正在扩建其位于不同城市的几个超大规模云计算中心内的物理基础设施建设工作。为了提高整体效率并降低成本支出,工程师们决定采用基于Floyd-Warshall算法的方法论来重新审视现有的光纤铺设策略。他们先收集到各个楼层配线架位置以及预估安装费用等相关参数作为输入条件交给程序运算得出最佳组合形式后再付诸实施行动之中去验证效果如何。 #### 5. 注意事项 尽管如此强大的工具可以帮助我们快速获得全局视野下的解决方案建议,但是也需要注意一些潜在缺陷比如当面对特别庞大的系统规模时候可能会因为内存占用过高而导致无法正常完成整个计算周期等问题发生所以要谨慎对待实际项目开发过程中遇到的各种特殊情况才行哦! ```python def floyd_warshall(graph): V = len(graph) distance = [[float('inf')] * V for _ in range(V)] # Initialize the graph distances. for i in range(V): for j in range(V): if i == j: distance[i][j] = 0 elif graph[i][j] != float('inf'): distance[i][j] = graph[i][j] # Apply dynamic programming to find all pairs shortest paths. for k in range(V): for i in range(V): for j in range(V): if distance[i][k] + distance[k][j] < distance[i][j]: distance[i][j] = distance[i][k] + distance[k][j] return distance ```
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