kruskal好题

题意是给你一个01矩阵,1代表陆地,0代表水域,现在要建立不相交的桥来把这些路径连在一起,填补一个0的格子的花费是1,问最少的花费是多少。

思路:把所有的1的坐标全部加入队列,然后开始bfs,中间标记水距离那个陆地的距离最短,当水遇到陆地的时候,就可以判断这两块陆地是不是可以合并了,中间把贡献加在一起就可以了。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct node
{
    int x, y;
    int nu;
};

const int maxn = 1010;
int m, n;
int A[maxn][maxn], B[maxn][maxn], vis[maxn][maxn], f[maxn * maxn], G[maxn][maxn];
std::queue<node>Q;
int ix[5] = { -1,1,0,0 };
int iy[5] = { 0,0,1,-1 };

inline int Find(int v)
{
    return f[v] == v ? v : f[v] = Find(f[v]);
}

inline void Union(int v, int u)
{
    int t1 = Find(v);
    int t2 = Find(u);
    f[t2] = t1;
    return;
}

inline void DFS(int x, int y, int num)
{
    B[x][y] = num;
    for (int i = 0; i < 4; i++)
    {
        if (x + ix[i] >= 0 && y + iy[i] >= 0 && x + ix[i] < n && y + iy[i] < m && A[x + ix[i]][y + iy[i]]&&(!B[x + ix[i]][y + iy[i]]) )
            DFS(x + ix[i], y + iy[i], num);
    }
    return;
}

inline int OK(int x, int y)
{
    return  Find(x) == Find(y);
}

inline int  bfs()
{
    while (!Q.empty())
        Q.pop();

    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        for (int j = 0; j < m; j++)
        {
            char C;
            cin >> C;
            A[i][j] = C - '0';

            if (A[i][j] == 1)
                Q.push(node{ i,j,0 });
        }
        getchar();
    }
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    memset(B, 0, sizeof(B));
    memset(f, 0, sizeof(f));
    memset(G, 0, sizeof(G));
    int num = 1;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        for (int j = 0; j < m; j++)
        {
            if (A[i][j] && (!B[i][j]))
            {
                f[num] = num;
                DFS(i, j, num);
                num++;
            }
        }
    int sum = 0;
    while (!Q.empty())
    {
        node L = Q.front();
        Q.pop();
        for (int i = 0; i < 4; i++)
        {
            node LL{ L.x + ix[i],L.y + iy[i],L.nu + 1 };
            if (LL.x < 0 || LL.x >= n || LL.y < 0 || LL.y >= m || (A[L.x][L.y] && A[LL.x][LL.y]))
                continue;
            if (vis[LL.x][LL.y])
            {
                if (!OK(B[L.x][L.y], B[LL.x][LL.y]))
                {
                    Union(B[L.x][L.y], B[LL.x][LL.y]);
                    sum += G[L.x][L.y] + G[LL.x][LL.y];
                }
                continue;
            }

            if (A[L.x][L.y] == 0 && A[LL.x][LL.y] == 1 && (B[L.x][L.y] != B[LL.x][LL.y]) && (!OK(B[L.x][L.y], B[LL.x][LL.y])))
            {
                sum += L.nu;
                Union(B[L.x][L.y], B[LL.x][LL.y]);
            }
            else
            {
                G[LL.x][LL.y] = LL.nu;
                B[LL.x][LL.y] = B[L.x][L.y];
                vis[LL.x][LL.y] = 1;
                Q.push(LL);
            }
        }
    }
    return sum;
}

int main()
{
    cin >> m >> n;
    getchar();
    cout << bfs() << endl;
    return 0;
}
/*
6 3
100101
001100
000001
*/

 

### 最小生成树算法(Prim 与 Kruskal)手算练习 最小生成树是图论中的经典问,用于求解一个连通图中包含所有顶点的子图,使得该子图的边权值之和最小。以下是关于 Prim 算法和 Kruskal 算法的手算练习及解析。 #### 练习一:使用 Prim 算法构造最小生成树 给定如下无向带权图,顶点为 A, B, C, D, E,边及其权重如下: - A-B: 2 - A-C: 3 - B-C: 1 - B-D: 4 - C-D: 5 - C-E: 6 - D-E: 7 要求: 1. 从顶点 A 开始,按照 Prim 算法构造最小生成树。 2. 记录每一步加入的顶点和对应的边,并计算最终生成树的总权重。 **提示**:每次选择与当前生成树连接的最小权值边[^1]。 #### 练习二:使用 Kruskal 算法构造最小生成树 给定如下无向带权图,顶点为 V1, V2, V3, V4, V5,边及其权重如下: - V1-V2: 1 - V1-V3: 4 - V2-V3: 2 - V2-V4: 5 - V3-V4: 3 - V3-V5: 6 - V4-V5: 7 要求: 1. 按照 Kruskal 算法构造最小生成树。 2. 记录每一步选择的边,并判断是否形成环(使用并查集思想)。 3. 计算最终生成树的总权重。 **提示**:将所有边按权重从小到大排序,逐步选择边并检查是否形成环[^3]。 #### 示例代码:Prim 算法实现 以下是一个简单的 Prim 算法实现示例: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> #define N 100 int graph[N][N]; // 邻接矩阵 int low[N]; // 当前到生成树的最小边权 int visited[N]; // 标记节点是否已加入生成树 int tree[N]; // 记录生成树的结构 void prim(int n) { int i, j, pos = 0, min, result = 0; // 初始化 memset(visited, 0, sizeof(visited)); for (i = 0; i < n; i++) { low[i] = graph[0][i]; tree[i] = -1; } visited[0] = 1; tree[0] = 0; for (i = 1; i < n; i++) { min = INT_MAX; for (j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && low[j] < min) { min = low[j]; pos = j; } } result += min; visited[pos] = 1; // 更新low数组 for (j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && graph[pos][j] < low[j]) { low[j] = graph[pos][j]; } } } printf("Total weight of MST: %d\n", result); } ``` #### 示例代码:Kruskal 算法实现 以下是一个简单的 Kruskal 算法实现示例: ```python class DSU: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr else: self.parent[yr] = xr if self.rank[xr] == self.rank[yr]: self.rank[xr] += 1 return True def kruskal(n, edges): edges.sort(key=lambda x: x[2]) dsu = DSU(n) mst = [] total_weight = 0 for u, v, w in edges: if dsu.union(u, v): mst.append((u, v, w)) total_weight += w return mst, total_weight # 示例边列表 (u, v, weight) edges = [ (0, 1, 1), (0, 2, 4), (1, 2, 2), (1, 3, 5), (2, 3, 3), (2, 4, 6), (3, 4, 7) ] mst, total = kruskal(5, edges) print("MST edges:", mst) print("Total weight:", total) ``` #### 解析建议 在进行手算时,需要注意以下几点: 1. **Prim 算法**:始终保持当前生成树的连通性,每次选择与当前生成树连的最小权值边。记录 low 数组来维护各顶点到生成树的最短距离。 2. **Kruskal 算法**:首先对所有边按权值从小到大排序,然后依次选择边并检查是否形成环。可以使用并查集数据结构来高效判断和合并集合。 通过上述练习和代码示例,可以更好地理解 Prim 和 Kruskal 算法的实际操作过程以及如何手动模拟它们的运行步骤。
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