剑鱼行动-SSL 1618

本文介绍了一个涉及最小生成树的问题,给定N个点的坐标,目标是构建一个连接所有点的最小生成树,并求出其总长度。文章使用克鲁斯卡尔算法进行解决,并提供了具体的实现步骤。
Description

给出N个点的坐标,对它们建立一个最小生成树,代价就是连接它们的路径的长度,现要求总长度最小。N的值在100以内,坐标值在[-10000,10000].结果保留二位小数

Input

5 ---------------5个点 
0 0 ---------------5个点点的坐标 
0 1 
1 1 
1 0 
0.5 0.5 

Output

2.83

题解:跟最短网络差不多,用克鲁斯卡尔的算法做,读入稍微改一下就行了。

const
  maxn=200;

var
  a:array[1..maxn,1..maxn] of real;
  c:array[1..maxn,1..2] of real;
  b:array[1..1000] of longint;
  n,i,j,k,x,y,p:longint;
  min,t:real;

procedure init;
begin
  readln(n);
  for i:=1 to n do
  readln(c[i,1],c[i,2]);
  for i:=1 to n do
   for j:=1 to n do
   a[i,j]:=sqrt(sqr(c[i,1]-c[j,1])+sqr(c[i,2]-c[j,2]));
end;
begin
  init;
  for i:=1 to n do b[i]:=i;
   for i:=1 to n-1 do
    begin
      min:=maxlongint;
      for j:=1 to n do
       for k:=1 to n do
       if (b[j]<>b[k]) and (a[j,k]<>0) and (a[j,k]<min) then
       begin
         min:=a[j,k];
         x:=j;
         y:=k;
       end;
       t:=t+min;
       p:=b[y];
       for j:=1 to n do if b[j]=p then b[j]:=b[x];
    end;
    writeln(t:0:2);
end.
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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