uva10034 最小生成树

本文详细解析了一个UVA难题,即如何在特定条件下找到最优路径,并提供了解决方案的代码实现及注释。通过实例演示,帮助读者理解问题的核心和解决策略,特别关注了代码中容易被忽视的细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


这个题目不难,难的是格式。。。。。我找了半天的错,发现是只有样例之间才有空格的,最后一个样例是不用空格的,uva也太挑剔了吧、、、、这样都算WA,不能给个PE提示下吗。。。。。贴代码,哎考完研后的第一题


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <ctime>
using namespace std;
const int maxn=100+10;///最大节点数
const int maxe=5000+10;///最大边数
double w[maxe];///边的权重
double x[maxn],y[maxn];
int r[maxe],u[maxe],v[maxe];///r记录第i小的边,u、v记录边两端的结点
int p[maxn];///记录结点的父结点
int t,n;

int cmp(const int i,const int j)
{
    return w[i]<w[j];
}
int find(int x)
{
    return x==p[x]?x:p[x]=find(p[x]);
}
int main()
{
    scanf("%d",&t);
//    freopen("sample.txt","w",stdout);
    while(t--)
    {
        int e=0;
        double ans=0;
//        srand((unsigned)time(NULL));
//        n=rand()%100+1;
//        printf("%d\n",n);
//        for(int i=0;i<n;i++)
//        {
//            x[i]=rand(),y[i]=rand();
//            printf("%lf %lf\n",x[i],y[i]);
//        }
        scanf("%d",&n);

        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
            for(int j=i-1;j>=0;j--)
             {
                 u[e]=i,v[e]=j;///加一条结点i到j的边
                 w[e++]=sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]));
             }
        }
        for(int i=0;i<e;i++) r[i]=i;
        for(int i=0;i<n;i++) p[i]=i;
        sort(r,r+e,cmp);///对边按权值大小排序
        for(int i=0;i<e;i++)
        {
            int a,b,c=r[i];
            ///int d=u[c],f=v[c];
            ///printf("(%.2f %.2f) (%.2f %.2f) weight: %.2f\n",x[d],y[d],x[f],y[f],w[c]);
            a=find(u[c]),b=find(v[c]);
            if(a!=b)
            {
                ans+=w[c];
                p[a]=b;
            }
        }
        printf("%.2lf\n",ans);
        if(t) printf("\n");///这里是关键,不能直接printf("\n");
    }
    return 0;
}



内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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