POJ 1251[Jungle Roads]

本文详细介绍了一种使用Pascal语言实现最小生成树(MST)算法的方法,包括数据结构定义、初始化过程、快速排序(qsort)和克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的具体实现步骤。该算法适用于解决特定类型的图论问题。

还是个MST,不过这个读入数据让用Pascal的童鞋很郁闷的说……

Var
        a,b,e,f:array[1..100000]of longint;
        n,m,sum,ans:longint;
Procedure addgraph(ch1,ch2:char;cost:longint);
 begin
        inc(m);
        a[m]:=ord(ch1)-64;
        b[m]:=ord(ch2)-64;
        e[m]:=cost;
 end;
Procedure init;
 var
 i,j,k,cost:longint;
 ch,ch2,tmp:char;
 begin
        m:=0;
        sum:=0;
        ans:=0;
        fillchar(f,sizeof(f),0);
        readln(n);
        if n=0 then halt; 
        for i:=1 to n-1 do
                begin
                    read(ch);
                    read(tmp);
                    read(k);
                    for j:=1 to k do
                        begin
                                read(tmp);
                                read(ch2);
                                read(tmp);
                                read(cost);
                                addgraph(ch,ch2,cost);
                        end;
                    readln;
                end;
 end;
Procedure qsort(l,r:longint);
 var
 i,j,x,y:longint;
 begin
        i:=l;j:=r;x:=e[(l+r)shr 1];
        Repeat
                while e[i]<x do inc(i);
                while e[j]>x do dec(j);
                if i<=j then
                        begin
                                y:=a[i];a[i]:=a[j];a[j]:=y;
                                y:=b[i];b[i]:=b[j];b[j]:=y;
                                y:=e[i];e[i]:=e[j];e[j]:=y;
                                inc(i);dec(j);
                        end;
        Until i>j;
        if i<r then qsort(i,r);
        if l<j then qsort(l,j);
 end;
Function find(x:longint):longint;
 var
        k:longint;
 begin
        k:=x;
        while f[k]<>0 do k:=f[k];
        find:=k;
 end;
Procedure kruskal;
 var
        i,j,p,q:longint;
 begin
        qsort(1,m);
        for i:=1 to m do
                begin
                        p:=find(a[i]);
                        q:=find(b[i]);
                        if p<>q then
                                begin
                                        f[q]:=p;
                                        inc(sum,e[i]);
                                        inc(ans);
                                end;
                if ans>=n-1 then break;
                end;
        writeln(sum);
 end;
Begin
        n:=1;
        while n<>0 do
                begin
        init;
        kruskal;
                end;
End.

转载于:https://www.cnblogs.com/FreeDestiny/archive/2011/10/14/2212466.html

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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