zoj 1914 Arctic Network

本文介绍了一个基于快速排序和并查集实现的最小生成树算法,用于寻找带权重图中的最小生成树及其倒数第几长的边。文章通过具体代码展示了如何计算点间距离、进行排序及使用并查集来确定生成树。
找最小生成树的倒数第几长边的问题

1,读入数据的处理,最终处理为结构体形式

2,快排................................

3,并查集找结点,并记录边长大小

4,输出所求数据

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<math.h> typedef struct Tedge { int from,to; int dist; }edge; edge dis[500*500]; //记录from点到to点的距离 int ans[500+10]; //记录距离 int coor[510][5]; //记录各个点的坐标 int fa[500+10]; //定义father域 int D(int x) //计算一个数的平方 { return(x*x); } int P(int i,int j) //计算两个点之间的距离的平方 { return( D(coor[i][0]-coor[j][0])+D(coor[i][1]-coor[j][1]) ); } int cmp(const void *a,const void *b) { return (*(edge *)a).dist - (*(edge *)b).dist; } int find(int i) { if(fa[i] == i)return i; fa[i]=find(fa[i]); return fa[i]; } int main() { int N,s,p,i,j; int n = 0; //记录各个点之间的距离数 scanf("%d",&N); while(N--) { scanf("%d%d",&s,&p); for(i=1;i<=p;i++) scanf("%d%d",&coor[i][0],&coor[i][1]); //读入了各点坐标 n = 0; for(i=1;i<=(p-1);i++) { for(j=i+1;j<=p;j++) { dis[n].from = i; dis[n].to = j; dis[n].dist = P(i,j); n++; } } //求出了各点之间的距离 qsort(dis,n,sizeof(edge),cmp); //对dis结构体数组排序 for(i=1;i<=p;i++)fa[i]=i; int total = 0; for(i=0;i<n;i++) { if(find(dis[i].from) != find(dis[i].to)) { fa[ fa[dis[i].from] ] = fa[dis[i].to]; total++; ans[total] = dis[i].dist; if(total == (p-s))break; } } printf("%.2lf\n",sqrt(ans[total])); } return 0; }

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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