TOJ-1348 Freckles

本文介绍了一种使用Prim算法解决最小生成树问题的方法,通过具体实例展示了如何在平面坐标系中找到连接多个点(模拟皮肤上的雀斑)的最短线路总长度。文章详细解释了Prim算法的实现过程,包括初始化、选择最小边和更新顶点状态等关键步骤,并提供了一段完整的C++代码示例。
In an episode of the Dick Van Dyke show, little Richie connects the freckles on his Dad's back to form a picture of the Liberty Bell. Alas, one of the freckles turns out to be a scar, so his Ripley's engagement falls through.

Consider Dick's back to be a plane with freckles at various (x,y) locations. Your job is to tell Richie how to connect the dots so as to minimize the amount of ink used. Richie connects the dots by drawing straight lines between pairs, possibly lifting the pen between lines. When Richie is done there must be a sequence of connected lines from any freckle to any other freckle.

The first line contains 0 < n ≤ 100, the number of freckles on Dick's back. For each freckle, a line follows; each following line contains two real numbers indicating the (x,y) coordinates of the freckle.

Your program prints a single real number to two decimal places: the minimum total length of ink lines that can connect all the freckles.

Sample Input

3
1.0 1.0
2.0 2.0
2.0 4.0

Output for Sample Input

3.41



Source: Waterloo Local Contest Sep. 23, 2000

最小生成树的模板,用prim算法最简单了吧。

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <math.h>
using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int n,vn[105];
double lc[105],edge[105][105];
double prim(){
    int i;
    for(i=0;i<n;i++){
        vn[i] = 0;
    }
    for(i=0;i<n;i++){
        lc[i] = INF;
    }
    
    int k = 0;
    vn[0] = -1;//根节点为0号节点,-1表示放入集合vn,非-1为在集合v-vn 
    double ac = 0;
    for(i=0;i<n-1;i++){
        double mc = INF;
        int mv = -1;
        for(int j=0;j<n;j++){
            if(vn[j]!=-1){
                double t = edge[j][k];
                if(t<lc[j]){
                    lc[j] = t;
                    vn[j] = k;//用点k的边更新vn中点到v-vn中各点的最短边 
                }
                if(lc[j]<mc){
                    mc = lc[j];
                    mv = j;//更新vn中点出发的最短边 
                } 
            } 
        }
        ac += mc;
        k =  mv;
        vn[k] = -1;
    } 
    return ac;
}
int main(){
    int i,j,k;
    double x[105],y[105];
    while(cin>>n){
        for(i=0;i<n;i++){
            cin>>x[i]>>y[i];
        } 
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<n;j++){
                edge[i][j]=edge[j][i]=sqrt( (x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]) );
            }
        }
        double ans = prim();
        cout<<showpoint<<fixed <<setprecision(2)<<ans<<endl;
    }
    
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shenchuguimo/p/6386577.html

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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