天天写算法之Constructing Roads

本文介绍了一个使用克鲁斯卡尔算法解决最小生成树问题的具体实例,并提供了完整的C++代码实现。该算法利用并查集来避免形成环路,通过排序和遍历边集来逐步构建最小生成树。

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这个题用到了 克鲁斯卡尔算法(其中包括并查集)
算法很简单,直接能看出这个题是最小生成树就行。

把他一开始就修好的路放在一个集合中,每次加一个边,如果在一个集合里,就下一循环,否则把这个节点加入集合,同时把结果也更新,

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAX 110
#define repf(i,from,to) for(int i =from ; i<=to ; i++)
#define ll long long
int x[MAX];//?
struct node{
    int s,e,l;
}a[60000];
int num ;
bool cmp(node a , node b )
{
  return a.l<b.l;
}
int Find(int k)
{
    if(x[k]!=k)
        x[k]=Find(x[k]);
    return x[k];
}
int main(){
   int n,k,sum,d,xs,xe;
   while(~scanf("%d",&n))
   {
        for(int i = 1 ; i <=MAX ; i++)
        {
            x[i]= i;
        }
        k = sum = 0 ;
        repf(i,1,n)
            repf(j,1,n)
            {
                scanf("%d",&d);
                if(d!=0)
                {
                    a[k].s = i;
                    a[k].e = j ;
                    a[k++].l = d ;
                }
            }
        scanf("%d",&d);
        while(d--)
        {
            scanf("%d%d",&xs,&xe);
            int fa = Find(xs);
            int fb = Find(xe);
            if(fa!=fb)
            {
             x[fa] = fb ;
            }
        }
        sort(a,a+k,cmp);
        for(int i = 0 ; i < k ; i ++)
        {
            int fa = Find(a[i].s);
            int fb = Find(a[i].e);
            if(fa!=fb)
            {
                x[fa]=fb;
                sum+=a[i].l;
            }
        }
        printf("%d\n",sum);
   }
}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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