CCF CSP 地铁修建 最小生成树+并查集

本文介绍了一种通过寻找从起点到终点的最短路径来优化地铁线路建设的方法。利用Kruskal算法结合并查集技术,确保线路既高效又避免形成回路。此算法适用于大规模的枢纽网络规划。
A市有n个交通枢纽,其中1号和n号非常重要,为了加强运输能力,A市决定在1号到n号枢纽间修建一条地铁。
  地铁由很多段隧道组成,每段隧道连接两个交通枢纽。经过勘探,有m段隧道作为候选,两个交通枢纽之间最多只有一条候选的隧道,没有隧道两端连接着同一个交通枢纽。
  现在有n家隧道施工的公司,每段候选的隧道只能由一个公司施工,每家公司施工需要的天数一致。而每家公司最多只能修建一条候选隧道。所有公司同时开始施工。
  作为项目负责人,你获得了候选隧道的信息,现在你可以按自己的想法选择一部分隧道进行施工,请问修建整条地铁最少需要多少天。
输入格式
  输入的第一行包含两个整数n, m,用一个空格分隔,分别表示交通枢纽的数量和候选隧道的数量。
  第2行到第m+1行,每行包含三个整数a, b, c,表示枢纽a和枢纽b之间可以修建一条隧道,需要的时间为c天。
输出格式
  输出一个整数,修建整条地铁线路最少需要的天数。
样例输入
6 6
1 2 4
2 3 4
3 6 7
1 4 2
4 5 5
5 6 6
样例输出
6
样例说明
  可以修建的线路有两种。
  第一种经过的枢纽依次为1, 2, 3, 6,所需要的时间分别是4, 4, 7,则整条地铁线需要7天修完;
  第二种经过的枢纽依次为1, 4, 5, 6,所需要的时间分别是2, 5, 6,则整条地铁线需要6天修完。
  第二种方案所用的天数更少。
评测用例规模与约定
  对于20%的评测用例,1 ≤ n ≤ 10,1 ≤ m ≤ 20;
  对于40%的评测用例,1 ≤ n ≤ 100,1 ≤ m ≤ 1000;
  对于60%的评测用例,1 ≤ n ≤ 1000,1 ≤ m ≤ 10000,1 ≤ c ≤ 1000;
  对于80%的评测用例,1 ≤ n ≤ 10000,1 ≤ m ≤ 100000;
  对于100%的评测用例,1 ≤ n ≤ 100000,1 ≤ m ≤ 200000,1 ≤ a, b ≤ n,1 ≤ c ≤ 1000000。

  所有评测用例保证在所有候选隧道都修通时1号枢纽可以通过隧道到达其他所有枢纽。

————————————————————————————————————————————————————
    这题题意就是要找从起点到终点的一条路线,并且在组成这条路线中的最长路径比起其他线路中最长的是最小的。
    这题就是用最小生成树的方法解决就行了。因为目的是要找边。所以用Kruskal算法,先把边集按从小到大的顺利排序,之后每次加入还未使用过的且不会形成回路的最短边,一直添加到起点和终点连通后,最后添加的边的大小就是答案。
    要判断添加一条边后是否会构成回路,以及是否终点与定点连通了,我们可以使用并查集高效的处理。find(int x)函数是用于找到节点x的祖先,union_p(intx,int y)用于合并两颗以x和y作为根节点的树。初始时每个节点都是根节点,它们的祖先也就是自己。find(int x)函数不仅能返回每个节点的根节点,还能把每个节点都变成根节点的子节点,这样下次再查找这棵树的根节点时能够很快查找到。连个节点是连通的,那么它们的根节点一定是同一个节点,由此我们可以判断连通性。
    代码如下:
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define maxx 100010
struct node{
	int x,y,z;
}n1;
int p[maxx];
int n,m;
vector<struct node>vec;
bool cmp(struct node n2,struct node n3)
{
	return n2.z < n3.z; 
}
int find(int x)
{
	if(p[x] == x)
	{
		return x;
	}else{
		int y=find(p[x]);
		p[x] = y; 
		return y;
	}
}
void union_p(int x,int y)
{
	if(x==y)
	{
		return ;
	}
	p[x] = y;
}
int main()
{
	int x,y,z;
	cin >> n >> m;
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		cin >> x >> y >> z;
		n1.x=x,n1.y=y,n1.z=z;
		vec.push_back(n1);
	}
	sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		p[i]=i;
	}
	int i=0;
	while(i<m)
	{
		x=vec[i].x,y=vec[i].y,z=vec[i].z;
		int xf = find(x);
		int yf = find(y);
		union_p(xf,yf);
		if(find(1)==find(n))
		{
			break;
		} 
		i++;
	}
	cout << z << endl;
	return 0;
}


<think>好的,我现在需要帮用户寻找CCF CSP竞赛相关的代码模板示例。首先,用户提到了CCF CSP认证,这主要考察算法和编程能力,所以代码模板应该覆盖常见的算法和数据结构。根据用户提供的引用[2],备考建议里提到了核心内容,比如排序、二分、搜索、动态规划等,所以这些应该是重点。 用户提供的引用里有提到线段树(引用[4])和C++优化技巧(引用[3]),可能需要包括这些内容。不过用户现在需要的是代码模板,所以应该整理一些常用的结构,比如快速排序、二分查找、DFS、BFS、并查集、动态规划、Dijkstra算法、快速幂、前缀和、差分、线段树等。 另外,要注意代码的语言,用户提供的引用里有C++的优化技巧,但之前的示例是Python的。不过CSP竞赛中C++更常见,所以可能需要提供C++的模板。但用户没有明确说明语言,可能需要同时考虑,但根据引用[3]提到C++竞赛技巧,可能以C++为主。 然后,根据用户的问题,生成相关问题,比如如何优化代码效率、动态规划的应用场景、线段树的使用注意事项等。同时,要确保回答结构清晰,符合用户要求的系统级指令,比如数学公式的正确使用,引用标识的添加。比如在动态规划部分提到时间复杂度$O(n^2)$,并添加引用[2]。 检查是否有遗漏的部分,比如并查集的路径压缩和按秩合并是否在模板中体现,Dijkstra算法是否使用优先队列优化。此外,线段树的实现是否符合引用[4]中的描述,即每个节点有两个子节点或没有子节点。 最后,确保所有代码模板正确,符合CCF CSP竞赛的常见写法,并且引用正确,比如备考策略引用[2],线段树部分引用[4]。确认每个代码块使用正确的语法,比如C++的语法,并注意注释是否清晰。</think>以下是为CCF CSP竞赛整理的常用代码模板示例,涵盖高频算法与数据结构: ### 一、基础算法模板 #### 1. 快速排序(分治思想) ```cpp void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l-1, j = r+1, x = q[(l+r)>>1]; while (i < j) { do i++; while (q[i] < x); do j--; while (q[j] > x); if (i < j) swap(q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j), quick_sort(q, j+1, r); } // 时间复杂度$O(n \log n)$,空间复杂度$O(\log n)$[^2] ``` #### 2. 二分查找 ```cpp int binary_search(int l, int r) { while (l < r) { int mid = (l + r) >> 1; if (check(mid)) r = mid; else l = mid + 1; } return l; } // 注意处理边界条件,时间复杂度$O(\log n)$ ``` ### 二、图论模板 #### 1. Dijkstra算法(堆优化版) ```cpp using PII = pair<int, int>; vector<int> dijkstra(vector<vector<PII>>& g, int start) { vector<int> dist(g.size(), INT_MAX); priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> pq; dist[start] = 0; pq.emplace(0, start); while (!pq.empty()) { auto [d, u] = pq.top(); pq.pop(); if (d > dist[u]) continue; for (auto& [v, w] : g[u]) { if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; pq.emplace(dist[v], v); } } } return dist; } // 时间复杂度$O(m \log n)$,适用稀疏图 ``` ### 三、数据结构模板 #### 1. 并查集(路径压缩+按秩合并) ```cpp struct DSU { vector<int> parent, rank; DSU(int n) : parent(n), rank(n, 1) { iota(parent.begin(), parent.end(), 0); } int find(int x) { return parent[x] == x ? x : parent[x] = find(parent[x]); } bool unite(int x, int y) { x = find(x), y = find(y); if (x == y) return false; if (rank[x] < rank[y]) swap(x, y); parent[y] = x; rank[x] += rank[y]; return true; } }; // 时间复杂度近似$O(\alpha(n))$[^4] ``` #### 2. 线段树(区间查询模板) ```cpp struct SegmentTree { struct Node { int l, r; int sum; } tr[4*N]; void build(int u, int l, int r) { tr[u] = {l, r}; if (l == r) return; int mid = (l + r) >> 1; build(u<<1, l, mid), build(u<<1|1, mid+1, r); } void modify(int u, int x, int v) { if (tr[u].l == x && tr[u].r == x) { tr[u].sum += v; return; } int mid = (tr[u].l + tr[u].r) >> 1; if (x <= mid) modify(u<<1, x, v); else modify(u<<1|1, x, v); pushup(u); } int query(int u, int l, int r) { if (tr[u].l >= l && tr[u].r <= r) return tr[u].sum; int mid = (tr[u].l + tr[u].r) >> 1; int res = 0; if (l <= mid) res += query(u<<1, l, r); if (r > mid) res += query(u<<1|1, l, r); return res; } void pushup(int u) { tr[u].sum = tr[u<<1].sum + tr[u<<1|1].sum; } }; // 满足严格二叉树结构,每个节点最多两个子节点 ```
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