还是畅通工程(最小生成树入门基础题)

本文详细解析了如何使用最小生成树算法解决某省乡村公路建设问题,通过具体案例阐述了算法的实现过程,包括输入输出格式、核心代码及运行示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可),并要求铺设的公路总长度为最小。请计算最小的公路总长度。

Input测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出村庄数目N ( < 100 );随后的N(N-1)/2行对应村庄间的距离,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间的距离。为简单起见,村庄从1到N编号。
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。
Output对每个测试用例,在1行里输出最小的公路总长度。
Sample Input

3
1 2 1
1 3 2
2 3 4
4
1 2 1
1 3 4
1 4 1
2 3 3
2 4 2
3 4 5
0

Sample Output

3
5


        
 
Huge input, scanf is recommended.

Hint

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
    int x, y, val;
}road[100005];
int pre[200];
int Find(int x)
{
    if(x==pre[x])
    {
          return x;
    }
    else
    {
        return pre[x]=Find(pre[x]);
    }
}
bool merge(int x,int y)
{
    int fx=Find(x);
    int fy=Find(y);
    if(fx!=fy)
    {
        pre[fx]=fy;
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
    
}
bool cmp(node x,node y)
{
    return x.val<y.val;
}
int main()
{ 
    int n,m;
    while(scanf("%d",&n)&&n)
    {
        m=n*(n-1)/2;
        for(int t=1;t<=m;t++)
        {
            scanf("%d%d%d",&road[t].x,&road[t].y,&road[t].val);
        } 
        sort(road+1,road+m+1,cmp);
        for(int t=1;t<=n;t++)
        {
            pre[t]=t;
        }
        int cnt=0;
        long long int sum=0;
        for(int t=1;t<=m;t++)
        {
            if(merge(road[t].x,road[t].y))
            {
                cnt++;
                 sum+=road[t].val;
                if(cnt==n-1)
                break;
            
            }
        }
        printf("%lld\n",sum);
        
    }
    return 0;
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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