poj 2253 Frogger

本文介绍了一道POJ2253竞赛题的解决思路,利用Kruskal算法找到两点间权值最大边的最小值。通过贪心策略逐步添加最小权值的边直至两点连通。

题目来源:POJ 2253

简单题目分析:
求A到B所有路径中权值最大边的最小值。
思路:
贪心,其实就是Kruskal,从一个空图开始,逐渐向里面加入最小权值的边,直到A与B连通,则最后加入的边就是答案。其实很多题目都与最小生成树有关,尤其是权值的最值问题。
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <math.h>

using namespace std;

int pre[205];

struct line //起点、终点及权值
{
    int src;
    int dest;
    double len;
}temp[20005];

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

int findRoot(int x)
{
    while(x!=pre[x])
        x=pre[x];
    return x;
}

double getDis(int x1,int y1,int x2,int y2) //计算两点间距离
{
    return sqrt((double)(x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2));
}

int x[205]; //记录横坐标
int y[205]; //记录纵坐标

int main()
{
    int n;
    int index=1;
    while( ~scanf("%d",&n) && n!=0 )
    {
        int k=1;
        int i,j;
        for(i=1;i<=n;++i)
        {
            pre[i]=i;
            int a,b;
            scanf("%d %d",&a,&b);
            x[k]=a;
            y[k]=b;
            k++;
        }
        k=0;
        for(i=1;i<=n;++i)
            for(j=i+1;j<=n;++j)
        {
            temp[k].src=i;
            temp[k].dest=j;
            temp[k++].len=getDis(x[i],y[i],x[j],y[j]);
        }
        double ans=0;
        sort(temp,temp+k,cmp);
        for(i=0;i<k;++i)
        {
            pre[findRoot(temp[i].dest)]=findRoot(temp[i].src);
            if(findRoot(1)==findRoot(2)) //判断第一块石头和第二块石头是否连通
            {
                ans=temp[i].len;
                break;
            }
        }
        printf("Scenario #%d\n",index++);
        printf("Frog Distance = %.3lf\n",ans); //这里有G++和C++的区别,在于double类型输出的区别
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

ps:我发现很多时候题目对于我来说,最难的地方在于怎么存储题目中所给的数据,比如这道题就需要把点的坐标存储下来,采用两个数组分别存储横纵坐标。
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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