最小生成树 prim

    #include "stdio.h"  
    #include "stdlib.h"  
    #define MAX 110  
    int a[MAX][MAX],p[MAX];  
      
    int main(void)  
    {  
        int i,j,k,n,t,min,sum,new_point,x,y,d;  
        printf("请输入顶点的个数:");  
        scanf("%d",&n);  
        t=n*(n-1)/2;
        for(i=0;i<MAX;i++){
            p[i] = 0;
        }
        //memset(p,0,sizeof(p));   //将p数组初始化为0  
        printf("请输入每条边的起始端点、权值:/n");  
        for(i=0;i<t;i++)  
        {  
            scanf("%ld%ld%ld",&x,&y,&d);   //输入每条边的权值  
            a[x][y]=a[y][x]=d;  
        }  
        p[1]=1;  
        sum=0;  
        for(k=0;k<n-1;k++)  
        {  
            min=-1;  
            for(i=1;i<=n;i++)  
            {  
                if(p[i]==1)  
                {  
                    for(j=1;j<=n;j++)  
                    {  
                        if(p[j]==0 && (min==-1 || min>a[i][j]))  
                        {  
                            min=a[i][j];   //从一个顶点在U中,而另一个顶点不在U中的各条边中选择权值最小的边  
                            new_point=j;  
                        }  
                    }  
                }  
            }  
            p[new_point]=1;  
            sum+=min;  
      
        }  
        printf("最小生成树的权值为:%d/n",sum);  
        system("pause");  
        return 0;  
    }  

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
### 最小生成树 Prim 算法实现代码示例 Prim 算法是一种用于构造最小生成树的经典算法,其核心思想是从一个顶点出发逐步扩展,直到包含所有顶点为止。以下是基于邻接矩阵的 Prim 算法实现代码示例: ```python import sys # 定义无穷大 INF = sys.maxsize def prim(graph, start): """ 使用 Prim 算法构造最小生成树。 参数: graph -- 邻接矩阵表示的图 start -- 起始节点 返回: mst -- 最小生成树的边集合 total_weight -- 最小生成树的总权值 """ n = len(graph) # 图中节点数量 visited = [False] * n # 标记是否访问过 lowcost = [INF] * n # 记录从当前集合到其他节点的最小权值 adjvex = [None] * n # 记录最小权值对应的前驱节点 mst = [] # 存储最小生成树的边 total_weight = 0 # 最小生成树的总权值 # 初始化 lowcost[start] = 0 adjvex[start] = -1 for _ in range(n): # 找到未访问节点中 lowcost 最小的节点 min_cost = INF u = -1 for i in range(n): if not visited[i] and lowcost[i] < min_cost: min_cost = lowcost[i] u = i if u == -1: # 如果找不到满足条件的节点,退出循环 break # 将节点 u 加入最小生成树 visited[u] = True if adjvex[u] is not None: mst.append((adjvex[u], u, lowcost[u])) total_weight += lowcost[u] # 更新 lowcost 和 adjvex for v in range(n): if not visited[v] and graph[u][v] < lowcost[v]: lowcost[v] = graph[u][v] adjvex[v] = u return mst, total_weight # 示例图(邻接矩阵) graph = [ [0, 2, INF, 6, INF], [2, 0, 3, 8, 5], [INF, 3, 0, INF, 7], [6, 8, INF, 0, 9], [INF, 5, 7, 9, 0] ] # 调用 Prim 算法 mst, total_weight = prim(graph, 0) # 输出结果 print("最小生成树的边集:") for edge in mst: print(f"节点 {edge[0]} -> 节点 {edge[1]}, 权值 {edge[2]}") print(f"最小生成树的总权值:{total_weight}") ``` ### 说明 上述代码实现了 Prim 算法的核心逻辑,并通过邻接矩阵来表示图。算法从指定的起始节点开始,逐步扩展最小生成树,直到包含所有节点。最终输出最小生成树的边集合及其总权值[^4]。 --- ###
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