POJ-1679 The Unique MST (次小生成树)

本文介绍了一种算法,用于判断给定的无向图是否存在唯一的最小生成树(MST)。通过构造图并进行特定的遍历来确定是否有不同的MST具有相同的总权重。
The Unique MST
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 32996 Accepted: 12007

Description

Given a connected undirected graph, tell if its minimum spanning tree is unique. 

Definition 1 (Spanning Tree): Consider a connected, undirected graph G = (V, E). A spanning tree of G is a subgraph of G, say T = (V', E'), with the following properties: 
1. V' = V. 
2. T is connected and acyclic. 

Definition 2 (Minimum Spanning Tree): Consider an edge-weighted, connected, undirected graph G = (V, E). The minimum spanning tree T = (V, E') of G is the spanning tree that has the smallest total cost. The total cost of T means the sum of the weights on all the edges in E'. 

Input

The first line contains a single integer t (1 <= t <= 20), the number of test cases. Each case represents a graph. It begins with a line containing two integers n and m (1 <= n <= 100), the number of nodes and edges. Each of the following m lines contains a triple (xi, yi, wi), indicating that xi and yi are connected by an edge with weight = wi. For any two nodes, there is at most one edge connecting them.

Output

For each input, if the MST is unique, print the total cost of it, or otherwise print the string 'Not Unique!'.

Sample Input

2
3 3
1 2 1
2 3 2
3 1 3
4 4
1 2 2
2 3 2
3 4 2
4 1 2

Sample Output

3
Not Unique!

#include <cstdio>  
#include <cmath>  
#include <algorithm> 
#include <vector>
#include <string.h>
using namespace std;
struct edge{
	int from, to, val;
	bool operator < (const edge& x) const{
		return val < x.val;
	}
}e[10005];
int p[101], dis[101][101], cnt[10003];
int findset(int x){
	return p[x] == x ? x : p[x] = findset(p[x]); 
}
vector<pair<int, int> > g[101];
void dfs(int rt, int x, int fa, int d){
	dis[rt][x] = d;
	int cur;
	for(int i = 0; i < g[x].size(); ++i){
		cur = g[x][i].first;
		if(cur == fa) continue;
		dfs(rt, cur, x, max(d, g[x][i].second));
	}
}
int main(){
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--){
		memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
		memset(dis, 0, sizeof(dis));
		int n, m, u, v;
		scanf("%d %d", &n, &m);
		for(int i = 1; i <= n; ++i){
			p[i] = i;
		}
		for(int i = 1; i <= n; ++i){
			g[i].clear();
		}
		for(int i = 1; i <= m; ++i){
			scanf("%d %d %d", &e[i].from, &e[i].to, &e[i].val);
		}
		sort(e + 1, e + 1 + m);
		int ans = 0;
		for(int i = 1; i <= m; ++i){
			u = findset(e[i].from);
			v = findset(e[i].to);
			if(u != v){
				p[u] = v;
				cnt[i] = 1;
				ans += e[i].val;
				g[e[i].from].push_back(make_pair(e[i].to, e[i].val));
				g[e[i].to].push_back(make_pair(e[i].from, e[i].val));
			}
		}
		for(int i = 1; i <= n; ++i){
			dfs(i, i, 0, 0);
		}
		int flag = 0;
		for(int i = 1; i <= m; ++i){
			if(cnt[i] == 0){
				u = e[i].from;
				v = e[i].to;
				if(dis[u][v] == e[i].val){
					flag = 1;
					break;
				}
			}
		}
		if(flag){
			printf("Not Unique!\n");
		}
		else{
			printf("%d\n", ans);
		}
	}
}

/*
题意:
100个点,给出一些边,问其最小生成树是否唯一。

思路:
求次小生成树,看代价是否一样即可。求次小生成树时,先对最小生成树建图,
然后n^2求一下该图上两点间路劲中最大路径。枚举所有最小生成树之外的点,尝试
将它们加进树中,同时在生成的环中减去一条边,显然应该减的就是那条最大的边,
看这颗生成树的代价是否和最小代价一样即可。
*/


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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