2016夏季练习——最小树形图

来源:UVA11183

朱刘算法求最小树形图

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MAXE = 40000+10;
const int MAXV = 1010;
struct Edge{
    int u,v;
    int cost;
}edge[MAXE];
int n,m;
int mp[MAXV][MAXV];
int pre[MAXV],id[MAXV],vis[MAXV],in[MAXV];
int zhuliu(int root,int n,int m){
    int ans = 0;
    int u,v;
    while(1){//朱刘算法要求一直做到没有有向环
        for(int i=0;i<n;i++){
            in[i] = INF;
        }
        for(int i=0;i<m;i++){
            if(edge[i].u!=edge[i].v&&edge[i].cost<in[edge[i].v])
            {
 //               cout<<"in"<<endl;
                pre[edge[i].v] = edge[i].u;
                in[edge[i].v] = edge[i].cost;
            }
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
            if(i!=root&&in[i]==INF)
                return -1;//判联通
        int tn=0;
        memset(id,-1,sizeof(id));
        memset(vis,-1,sizeof(vis));
        in[root] = 0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            ans+=in[i];
            v=i;
            while(vis[v]!=i&&id[v]==-1&&v!=root){
                vis[v]=i;
                v=pre[v];
            }
            if(v!=root&&id[v]==-1){
                for(int u =pre[v];u!=v;u=pre[u]){
                    id[u] = tn;
                }
                id[v]=tn++;
            }
        }
        if(tn==0) break;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(id[i]==-1){
                id[i]=tn++;
            }
        }
        for(int i=0;i<m;){
            v = edge[i].v;
            edge[i].u = id[edge[i].u];
            edge[i].v = id[edge[i].v];
            if(edge[i].u!=edge[i].v){
                edge[i++].cost-=in[v];
            }
            else{
                swap(edge[i],edge[--m]);
            }
        }
        n=tn;
        root = id[root];
    }
    return ans;
}
int main(){
    int T,nc=1;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        //cout<<n<<" "<<m<<endl;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                mp[i][j]=INF;
            }
        }
        int u,v,w;
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            if(u==v) continue;
            mp[u][v] = min(mp[u][v],w);
        }
        int cnt = 0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                if(mp[i][j]<INF){
                 //   cout<<"xianin ";
                    edge[cnt].u=i;
                    edge[cnt].v=j;
                    edge[cnt++].cost=mp[i][j];
                 //   cout<<i<<" "<<j<<" "<<mp[i][j]<<endl;
                }
            }
        }
        int ans = zhuliu(0,n,cnt);
        cout<<"Case #"<<nc++<<": ";
        if(ans==-1) cout<<"Possums!"<<endl;
        else cout<<ans<<endl;
    }
	return 0;
}


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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