zzuli 1243 连通图(图论)

本文通过一道算法题目,对比了并查集与Floyd算法在解决连通性问题上的应用。作者分别实现了两种算法,并讨论了它们在特定场景下的适用性和效率。

题目链接:http://acm.zzuli.edu.cn/showproblem?problem_id=1243

本来想找能用并查集做的题目,感觉这题可以,但细细读题之后,发现我曾经看过的floyd算法一样可以,于是便牛刀小试,用floyd算法和并查集一起做了下;感觉还行;

 

下面给出用并查集做的代码:

View Code
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#define MAX 1007483647
int map[110][110];

int t,n,m,s;
int main()
{
int i,j,k,x,y,flag;
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=1;j<=n;j++)
map[i][j]=MAX;
}
for(i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y); ///如果map[i][j]==1,代表连通
map[x][y]=1;
map[y][x]=1;
}
for(k=1;k<=n;k++) ////folyd 算法的实现
{
for(j=1;j<=n;j++)
for(i=1;i<=n;i++)
if(map[j][k]==1&&map[k][i]==1) ////找间接连通的
{
map[j][i]=1;
map[i][j]=1;
}
}
flag=1;
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=i+1;j<=n;j++)
if(map[i][j]!=1) /////
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag==1)
printf("yes\n");
else
printf("no\n");
}
return 0;
}

 

下面给出用floyd算法的代码:

View Code
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#define MAX 1007483647
int map[110][110];

int t,n,m,s;
int main()
{
int i,j,k,x,y,flag;
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=1;j<=n;j++)
map[i][j]=MAX;
}
for(i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y); ///如果map[i][j]==1,代表连通
map[x][y]=1;
map[y][x]=1;
}
for(k=1;k<=n;k++) ////folyd 算法的实现
{
for(j=1;j<=n;j++)
for(i=1;i<=n;i++)
if(map[j][k]==1&&map[k][i]==1) ////找间接连通的
{
map[j][i]=1;
map[i][j]=1;
}
}
flag=1;
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=i+1;j<=n;j++)
if(map[i][j]!=1) /////
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag==1)
printf("yes\n");
else
printf("no\n");
}
return 0;
}




转载于:https://www.cnblogs.com/world-ding/articles/2379563.html

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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