poj 1861 prim求边

本文介绍了一种使用C++编程语言解决最短路径问题的方法,通过定义结构体、实现质数筛选和路径优化算法,最终输出最优路径及其对应节点。此算法适用于求解多个节点间的最短路径问题。
#include <iostream>
using namespace std;
int a[1005][1005],b[1005],t,ans;
struct point 
{
	int s,e;
}p[1005];
void prime(int k)
{
    int i,j,m,k1,mist[1005];
    ans=0;
    for(i=1;i<=t;i++)
    {
	b[i]=a[1][i];
	mist[i]=1;
    }
	b[k]=0;
    for(i=1;i<t;i++)
    {
        m=1<<20;
        for(j=1;j<=t;j++)
        if(b[j]!=0&&b[j]<m) m=b[j],k=j;
        p[i].s=mist[k],p[i].e=k;
        if(ans<b[k]) ans=b[k];
        b[k]=0;
        for(j=1;j<=t;j++)
		if(b[j]>a[k][j]) {b[j]=a[k][j];mist[j]=k;}
    }
}
int main()
{
    int i,j,m,d;
    while(cin>>t>>m)
        {
        	for (i = 1; i <= t; i++) 
        for (j = 1; j <= t; j++)
        a[i][j]=1<<29;
		while(m--)
        {
		scanf("%d%d%d",&i,&j,&d); a[i][j]=d;a[j][i]=d;
		}
        prime(1);
        cout<<ans<<endl<<t-1<<endl;
        for(i=1;i<t;i++)
        cout<<p[i].s<<' '<<p[i].e<<endl;
        }
    return 0;
} 


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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