poj 1258 最小生成树 模板

本文深入探讨了最小生成树算法的两种实现方式:Kruskal算法和Prim算法。通过具体的代码示例,详细讲解了这两种算法的工作原理和实现步骤,为读者提供了全面的理解和实践指导。
POJ 1258 最小生成树模板
Kruskal算法

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<stdlib.h>
#include<limits.h>
#include<math.h>
#include<queue>
#include<stack>
#define max(a, b) a>b?a:b;
#define min(a, b) a<b?a:b;
using namespace std;
const int N = 11000;

typedef struct rode
{
    int x, y, l;
} RODE;
RODE maps[N];
int f[N];

int cmp(const void *a, const void *b)
{
    RODE *c, *d;
    c=(RODE *)a;
    d=(RODE *)b;
    return c -> l - d -> l;
}

void Kruskal(int k);
int Find(int x);

int main()
{
    int n, i, j, k, a;
    while(scanf("%d", &n)!=EOF)
    {
        k=0;
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            f[i]=i;
        }
        for(i=0; i<n; i++)
            for(j=0; j<n; j++)
            {
                scanf("%d", &a);
                maps[k].x=i;
                maps[k].y=j;
                maps[k].l=a;
                k++;
            }
        qsort(maps, k, sizeof(maps[0]), cmp);
        Kruskal(k);
    }
    return 0;
}
void Kruskal(int k)
{
    int ans=0;
    for(int i=0; i<k; i++)
    {
        int ru=Find(maps[i].x);
        int rv=Find(maps[i].y);
        if(ru!=rv)
        {
            f[ru]=rv;
            ans+=maps[i].l;
        }
    }
    printf("%d\n", ans);
}
int Find(int x)
{
    if(f[x]!=x)
        f[x]=Find(f[x]);
    return f[x];
}

另一种  prim算法 和dijkstra算法很像

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>

using namespace std;

int Map[111][111];
const int oo=0xfffffff;
int visit[111];
int dist[111];
int prim(int s,int n)
{
    int ans=0;
    memset(visit,0,sizeof(visit));
    for(int i=1; i<=n; i++)
        dist[i]=Map[s][i];
    visit[s]=1;
    for(int i=1; i<n; i++)
    {
        int index;
        int Min=oo;
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            if(!visit[j]&&dist[j]<Min)
            {
                index=j;
                Min=dist[j];
            }
        }
        ans+=Min;
        visit[index]=1;
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            if(!visit[j]&&dist[j]>Map[index][j])
            {
                dist[j]=Map[index][j];
            }
        }

    }
    return ans;
}
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                Map[i][j]=oo;
            }
        }

        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                scanf("%d",&Map[i][j]);
            }
        }
        printf("%d\n",prim(1,n));
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wazqWAZQ1/p/4675515.html

【SCI一区复现】基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度(下)—MPS动态调度(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度”主题,重点介绍MPS(Mobile Power Sources)动态调度的Matlab代码实现,是SCI一区论文复现的技术资料。内容涵盖在灾害或故障等极端场景下,如何通过优化算法对应急移动电源进行科学调度,以提升配电网在突发事件中的恢复能力与供电可靠性。文档强调采用先进的智能优化算法进行建模求解,并结合IEEE标准测试系统(如IEEE33节点)进行仿真验证,具有较强的学术前沿性和工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、配电网韧性、应急电源调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现高水平期刊(SCI一区、IEEE顶刊)中关于配电网韧性与移动电源调度的研究成果;②支撑科研项目中的模型构建与算法开发,提升配电网在故障后的快速恢复能力;③为电力系统应急调度策略提供仿真工具与技术参考。; 阅读建议:建议结合前篇“MPS预配置”内容系统学习,重点关注动态调度模型的数学建模、目标函数设计与Matlab代码实现细节,建议配合YALMIP等优化工具包进行仿真实验,并参考文中提供的网盘资源获取完整代码与数据。
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