北大机试最小生成树

本文分享了一次使用最小生成树算法解决实际问题的经历,详细介绍了从输入数据到实现算法的具体步骤,并通过一个示例程序展示了如何计算连接多个节点所需的最短路径总长度。

哎。。。策略错误。。。最小生成树竟然没写完。。。。就差一点就ac五道了T_T

#include <iostream>
#include <string>
#include <ctype.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>

using namespace std;

struct path
{
    int name1;
    int name2;
    float pathl;
};

float l;
int n;
int m;
string name[505];
struct path p[505];
bool in[505];

int cmp(struct path a,struct path b)
{
    return a.pathl<b.pathl;
}

int isin(int i)
{
    if(in[p[i].name1] && !in[p[i].name2])
    {
        in[p[i].name2]=true;
        return 0;
    }
    else
    {
        if(!in[p[i].name1] && in[p[i].name2])
        {
            in[p[i].name1]=true;
            return 0;
        }
    }
    if(in[p[i].name1] && in[p[i].name2])
        return 1;
    return -1;
}

float getlen()
{
    int rh=n-2;
    sort(p,p+m,cmp);
    float res=p[0].pathl;
    in[p[0].name1]=in[p[0].name2]=true;
    int i=1;
    int j=1;
    while(rh>0)
    {
        int t=isin(j);
        if(t==0)
        {
            rh--;
            i++;
            res+=p[j].pathl;
            for(int k=j;k>=i;k--)
                p[k]=p[k-1];
            j=i;
        }
        else
        {
            if(t==1)
            {
                i++;
                for(int k=j;k>i;k--)
                    p[k]=p[k-1];
                j++;
            }
            else
                j++;
        }
    }
    return res;
}

int main()
{
    cin>>l;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>name[i];
    string a,b;
    float tl;
    int flag;
    cin>>m;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        flag=0;
        cin>>a>>b;
        cin>>p[i].pathl;
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            if(name[j]==a)
            {
                p[i].name1=j;flag+=1;
            }
            if(name[j]==b)
            {
             p[i].name2=j;flag+=1;
            }
            if(flag==2)
                break;
        }
    }
    float minl=getlen();
    if(minl>l)
        cout<<"Not enough cable";
    else
        printf("Need %.1f miles of cable",minl);
    return 0;
}


六自由度械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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