HD--1863畅通工程

本文介绍了一种计算全省任意两个村庄间公路建设最低成本的方法,使用两种不同的算法解决该问题:Prim算法和Kruskal算法。Prim算法通过贪心策略逐步构建最小生成树,而Kruskal算法则通过并查集判断边的加入是否会产生环路。

畅通工程

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 25982    Accepted Submission(s): 11324


Problem Description
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)。经过调查评估,得到的统计表中列出了有可能建设公路的若干条道路的成本。现请你编写程序,计算出全省畅通需要的最低成本。
 

Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出评估的道路条数 N、村庄数目M ( < 100 );随后的 N
行对应村庄间道路的成本,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间道路的成本(也是正整数)。为简单起见,村庄从1到M编号。当N为0时,全部输入结束,相应的结果不要输出。
 

Output
对每个测试用例,在1行里输出全省畅通需要的最低成本。若统计数据不足以保证畅通,则输出“?”。
 

Sample Input
3 3 1 2 1 1 3 2 2 3 4 1 3 2 3 2 0 100
 

Sample Output
3 ?
 
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
int map[105][105];
void prim(int n){
	int dis[105];
	int vis[105]={0};
	int ans=0;
	memset(dis,inf,sizeof(dis));
	dis[1]=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int k=-1,m=inf;
		for(int j=1;j<=n;j++){
			if(!vis[j]&&dis[j]<m){
				m=dis[j];
				k=j;
			}
		}
		vis[k]=1;ans+=m;
		for(int j=1;j<=n;j++){
			if(!vis[j]&&dis[j]>map[k][j]){
				dis[j]=map[k][j];
			}
		}
	}
	if(ans>=inf) printf("?\n");
	else printf("%d\n",ans);
}
int main()
{
	int n,m,a,b,c;
	while(scanf("%d%d",&n,&m),n)
	{
		memset(map,inf,sizeof(map));
		while(n--){
			scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
			map[a][b]=map[b][a]=c;
		}
		prim(m);
	}
}

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int m,n,fa[105];
struct node
{
	int a,b,cost;
}c[105];
bool cmp(node x,node y)
{
	return x.cost<y.cost;
}
void init()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
	fa[i]=i;
}
int find(int x)
{
	if(fa[x]!=x) fa[x]=find(fa[x]);
	return fa[x];
}
int main()
{
	while(scanf("%d %d",&m,&n)!=EOF)
	{
		if(m==0)
		break;
		init();
		for(int i=0;i<m;i++)
		scanf("%d %d %d",&c[i].a,&c[i].b,&c[i].cost);
		sort(c,c+m,cmp);
		int sum=0;
		for(int i=0;i<m;i++)
		{
			int x=find(c[i].a);
			int y=find(c[i].b);
			if(x!=y)
			fa[x]=y,sum+=c[i].cost;
		}
		int count=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		if(fa[i]==i)
		count++;
		if(count==1)
		printf("%d\n",sum);
		else
		printf("?\n");
	}
	return 0;
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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