P3366 【模板】最小生成树

https://www.luogu.org/problemnew/show/P3366

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
using namespace std;

const int MAXN=5005,MAXM=400005;
int n,m,fa[MAXN],cnt,num,ans;
struct cyq{
	int u,v,w;
}a[MAXM];

int get(){
    char cc=getchar();
    int res=0;
    while (cc<'0'||cc>'9') cc=getchar();
    while (cc>='0'&&cc<='9'){
		res=(res<<3)+(res<<1)+cc-'0';
		cc=getchar();
	}
    return res;
}

bool cmp(cyq aa,cyq bb){
	return aa.w<bb.w;
}

int find(int x){
	if(x==fa[x]) return x;
	return fa[x]=find(fa[x]);
}

int main(){
	int x,y,w;n=get();m=get();
	for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		x=get();y=get();w=get();
		a[++cnt].u=x;a[cnt].v=y;a[cnt].w=w;
	}
	sort(a+1,a+1+cnt,cmp);num=1;
	for(int i=1;i<n;i++){
		while(find(a[num].u)==find(a[num].v) && num<=m) ++num;
		fa[find(a[num].u)]=a[num].v;ans+=a[num].w;
	}
	if(num==m+1) printf("orz\n");
	else printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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