hud1875

本文介绍了两种经典的最小生成树算法:Prim算法和Kruskal算法。这两种算法分别采用贪心策略来寻找图中所有顶点组成的权重最小的树形子图。Prim算法从一个顶点开始逐步增加新的顶点和边;而Kruskal算法则按边的权重从小到大排序,依次加入不会形成环的边。

1.Prim算法

#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
#define MAX_SIZE 102
struct Point{
	double x, y;
};
bool visit[MAX_SIZE];         //记录点j是否在树中
int Parent[MAX_SIZE];        //记录父节点
double LowCost[MAX_SIZE];    //记录i到树最短距离
double Prim(Point *P,int n);
int main(){
	Point  P[MAX_SIZE];
	int T, i, c;
	double res;
	scanf("%d",&T);
	while (T--){
		scanf("%d", &c);
		for (i = 1; i <= c; i++)
			scanf("%f%f",&P[i].x,&P[i].y);      //输入坐标
		res = Prim(P, c);
		if (res < 0.00)
			printf("oh!\n");
		else
			printf("%.1f\n", 100 * res);
	}
	return 0;
}
double Distance(Point&a, Point&b){   //计算a,b两点距离
	return sqrt((a.x - b.x)*(a.x - b.x) + (a.y - b.y)*(a.y - b.y));
}
double Prim(Point *P, int n){
	int i, j, k, pos;
	double ans, dis, NowMin;
	for (i = 1; i <= n; i++)
		LowCost[i] = 1.00*INT_MAX;      //赋值为无穷
	memset(visit, 0, sizeof(visit));
	j = 1;
	Parent[j] = -1;    //设置为根结点   
	LowCost[j] = 0.00;
	ans =dis=0.00;
	visit[j] = 1;
  //将顶点1设置为根
	for (i = 2;i <= n; i++){
		for (k = 1; k <= n; k++){
			dis = Distance(P[j], P[k]);
			if (!visit[k] && dis >= 10.00&&dis <= 1000.00&&dis < LowCost[k]){
				Parent[k] = j;
				LowCost[k] = dis;
			}
		}
		pos = 1, NowMin = 1.00*INT_MAX;
		for (k = 1; k <= n; k++){
			if (!visit[k] && LowCost[k] < NowMin){
				pos = k;
				NowMin = LowCost[k];
			}
		}
		if (pos == 1)
			break;                     //这种情况说明没有可以连接的边了
		LowCost[pos] = 0.00;
		visit[pos] = 1;                   //将顶点pos加入到树中
		ans+= Distance(P[Parent[pos]], P[pos]);
		j = pos;                       //更新j
	}
	if (i <= n)                        //图连不通
		return -1.00;
	else
		return ans;
}

2.Kruskal算法

#include<iostream>
#include<queue>
#include<math.h>
using namespace std;
#define MAX_SIZE 102
struct Point{
	double x, y;
};
struct Edge{
	double l;
	int v, w;
	bool operator<(const Edge&a)const{
		return l>a.l;
	}
};
int Parent[MAX_SIZE]; 
double Kruskal(priority_queue<Edge>&MinHeap,int n);
int getParent(int i);
bool Union(int i,int j);
double Distance(Point&a, Point&b){   //计算a,b两点距离
	return sqrt((a.x - b.x)*(a.x - b.x) + (a.y - b.y)*(a.y - b.y));
}
int main(){
	Point  P[MAX_SIZE];
	priority_queue<Edge>MinHeap;
	int T, i,j, c;
	double res,dis;
	Edge edge;
	scanf("%d",&T);
	while (T--){
		scanf("%d", &c);
		for (i = 1; i <= c; i++)
			scanf("%lf%lf", &P[i].x, &P[i].y);      //输入坐标
		memset(Parent, -1, sizeof(Parent));        //初始化
		for (i = 1; i <= c;i++)
		for (j = i + 1; j <= c; j++){
			dis = Distance(P[i], P[j]);
			if (dis >= 10.00&&dis <= 1000.00){
				edge.v = i;
				edge.w = j;
				edge.l = dis;
				MinHeap.push(edge);
			}
		}
		res = Kruskal(MinHeap,c);
		if (res < 0.00)
			printf("oh!\n");
		else
			printf("%.1f\n", 100 * res);
	}
	return 0;
}
double Kruskal(priority_queue<Edge>&MinHeap,int n) {
	Edge edge;
	int  m;
	double res=0.00;
	m = 0;
	while (!MinHeap.empty()){
		edge = MinHeap.top();
		MinHeap.pop();
		if (!Union(edge.v, edge.w)){
			m++;                //m记录已连接的边数
			res += edge.l;
		}
	}
	if (m == n - 1)
		return res;
	return -1.00;
}
int getParent(int i){
	if (Parent[i] == -1)
		return i;
	return Parent[i] = getParent(Parent[i]);
}
bool Union(int i, int j){
	i = getParent(i);
	j = getParent(j);
	if (i == j)
		return true;
	Parent[i] = j;
	return false;
}


Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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