poj 2075 lightblueme double qsort cmp函数的写法

本文介绍了一个使用qsort进行边排序,并结合并查集解决最小生成树问题的例子。该示例涉及了结构体定义、自定义比较函数、并查集的基本操作等关键内容。

对于int类型的数据使用qsort可以为:

int a,b;

int cmp(){

     return a-b;

}

而对于double类型

int a,b;
if(a>b)
    return 1;
if(a==b)
    return 0;
else
    return -1;

poj 2075 code

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#define NUM 1005
using namespace std;

typedef struct{
	int from,to;
	double cost;
}Edge;

Edge edges[NUM*NUM];
int cmp(const void * a,const void * b){
	Edge aa=*((Edge *)a);
	Edge bb=*((Edge *)b);
	int t;
	if(aa.cost>bb.cost){
		t=1;
	}
	if(aa.cost==bb.cost){
		t=0;
	}
	if(aa.cost<bb.cost){
		t=-1;
	}
	return t;
}
int root[NUM];
void init(){
	for(int index=0;index<NUM;index++){
		root[index]=index;
	}
}

int findroot(int a){
	if(a!=root[a]){
		root[a]=findroot(root[a]);
	}
	return root[a];
}

void unionroot(int a,int b){
	root[a]=b;
}


char names[NUM][21];

char name1[21];
char name2[21];
double path;

int main(){
	double L;
	int N;
	scanf("%lf",&L);
	scanf("%d",&N);
	for(int i1=0;i1<N;i1++){
		scanf("%s",names[i1]);
	}
	
	int M;
	scanf("%d",&M);
	int index=0;
	for(int i2=0;i2<M;i2++){
		scanf("%s",name1);
		scanf("%s",name2);
		scanf("%lf",&path);
		edges[index].cost=path;
		for(int k=0;k<N;k++){
			if(strcmp(name1,names[k])==0){
				edges[index].from=k;
			}
			if(strcmp(name2,names[k])==0){
				edges[index].to=k;
			}
		}
		index++;
	}
	qsort(edges,M,sizeof(Edge),cmp);

	int edgenum=0;
	double sum=0;
	init();
	for(index=0;index<M;index++){
		int a=edges[index].from;
		int b=edges[index].to;
		int root1=findroot(a);
		int root2=findroot(b);
		if(root1!=root2){
			unionroot(root1,root2);
			edgenum++;
			sum+=edges[index].cost;
			if(edgenum==N-1)
				break;
		}
	}
	if(L>=sum){
		printf("Need %.1f miles of cable\n",sum);
	}
	else{
		printf("Not enough cable\n");
	}
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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