Day10 最小生成树 kruskal算法

本文介绍了一种求解最小生成树的算法实现,通过并查集判断边连接的顶点是否在一个连通分量中,避免形成环路。该算法首先将所有边按权重排序,然后依次考虑每条边,如果加入此边不会构成环,则加入最小生成树中,直至树完全连通。

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算法步骤:

1)把所有边存在一个数组里边,按权值从小到大排个序

2)从小到大取出每一条边,看看边的两个端点在不在一个联通集上(并查集),如果在就舍弃这条边看下一条,不在就把这两个点并起来,答案加上这条边的长度。

3)判断一下最终是否是联通的,如果是连通的就是一棵最小生成树了。

代码:

#include<iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <map>
using namespace std;
const int maxn = 10005;

int pre[maxn];

int Find(int x){
    int r=x;
    while(pre[r]!=r){
        r = pre[r];
    }

    int i=x,j;
    while(pre[i]!=r){
        j = pre[i];
        pre[i] = r;
        i = j;
    }

    return r;
}

struct Edge{
    int from,to,len;
}edges[maxn];

bool cmp(Edge a, Edge b){
    return a.len < b.len;
}

int main(){
    int n,m;
    while(scanf("%d",&n)){
        scanf("%d",&m);
        if(n == 0) break;
        for(int i=1; i<=m; i++) pre[i] = i;
        for(int i=1; i<=n; i++){
            scanf("%d%d%d",&edges[i].from,&edges[i].to,&edges[i].len);
        }

        int ans = 0;
        sort(edges+1,edges+n+1,cmp);
        for(int i=1; i<=n; i++){
            int x = edges[i].from;
            int y = edges[i].to;
            int fx = Find(x), fy = Find(y);
            if(fx!=fy){
                pre[fx] = fy;
                ans += edges[i].len;
            }
        }

        int cnt = 0;
        for(int i=1; i<=m; i++){
            if(pre[i] == i) cnt++;
        }
        if(cnt > 1) printf("?\n");
        else printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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