CSP201412-4(kruskal裸题)

该博客详细介绍了如何解决CSP201412-4问题,强调这是一道典型的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)题目,可以使用Prim或Kruskal算法。博主选择了Kruskal算法,并以并查集判断麦田数目是否等于总数来结束循环。" 109192125,9727859,重排链表:找到中间结点并翻转后续部分,"['链表操作', '数据结构', '算法题解', 'LeetCode', '递归']

在这里插入图片描述
完全就是一道不带拐弯的minimum spanning tree,prim或kruskal都可以,这里我选择了kruskal。
以并查集1中的麦田数目是否等于麦田总数作为循环跳出条件。

#include <iostream>//考虑用set,但是需要重载运算符,不如用vector算了
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct ROAD{
	int vt1,vt2;
	int cost;
};
bool cmp(ROAD a,ROAD b){
	return a.cost<b.cost;
} 
int order=1; 
vector<int> flag(1001);
vector<ROAD> r;
int main(){
	int n,m;
	cin>>n>>m;
	while (m--){
		ROAD d;
		int v1,v2,c;
		scanf ("%d%d%d",&v1,&v2,&c);
		d.vt1=v1;
		d.vt2=v2;
		d.cost=c;
		r.push_back(d);
	}
	sort(r.begin(),r.end(),cmp);
	long long ttcost=0;
	int f=0;
	auto pos=r.begin();
	while (f<n){
		if (!flag[pos->vt1]&&!flag[pos->vt2]){
			ttcost+=pos->cost;
			if (order==1) f+=2;
			flag[pos->vt1]=flag[pos->vt2]=order;
			order++;
		}
		else if (!flag[pos->vt1]){
			ttcost+=pos->cost;
			flag[pos->vt1]=flag[pos->vt2];
			if (flag[pos->vt2]==1) f++;
		}
		else if (!flag[pos->vt2]){
			ttcost+=pos->cost;
			flag[pos->vt2]=flag[pos->vt1];
			if (flag[pos->vt2]==1) f++;
		}
		else if(flag[pos->vt1]!=flag[pos->vt2]){
			ttcost+=pos->cost;
			bool hasone=false;
			int change;
			int needchange;
			if (flag[pos->vt1]==1||flag[pos->vt2]==1){
				change=1;
				flag[pos->vt1]==1 ? needchange=flag[pos->vt2] : needchange=flag[pos->vt1];
				hasone=true;
			}
			else {
				change=flag[pos->vt1];
				needchange=flag[pos->vt2];
			}
			if (hasone){
				for (int i=1;i<=n;i++){
					if (flag[i]==needchange) {
						flag[i]=change;
						f++;
					}
				}
			}
			else
				for (int i=1;i<=n;i++){
					if (flag[i]==needchange) {
						flag[i]=change;
					}
				}
		}
		pos++;
	}
	printf ("%lld",ttcost);
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
09-22
### CSP-S 考试概述 CSP-S(Certified Software Professional – Senior Level)是由中国计算机学会(CCF)主办的非专业级软件能力认证中的提高级考试,主要面向具备一定编程基础的学生,考察其算法设计与程序实现能力[^3]。该考试是信息学奥赛(NOI 系列活动)的重要组成部分,成绩优异者可晋级 NOIP 及后续赛事。 ### 编码器相关知识点在 CSP-S 中的应用 在算法竞赛语境下,“编码器”并非指硬件设备,而是泛指数据编码、状态压缩、哈夫曼编码、Base64 编码等与信息表示转换相关的技术或思想。这类概念常出现在字符串处理、动态规划、贪心算法等问中。 例如,在图论问中使用位运算进行状态压缩时,需将某种组合状态“编码”为整数以便于 DP 数组索引: ```cpp // 使用二进制位表示集合元素的存在性(状态编码) int state = 0; state |= (1 << 3); // 将第3个元素加入集合 if (state & (1 << 3)) { // 判断第3个元素是否存在 } ``` 此类技巧广泛应用于状压DP目,属于高级选手必备技能之一[^1]。 另外,哈夫曼编码作为经典的数据压缩方法,虽较少直接考查代码实现,但在阅读理解类选择中可能出现于初赛理论部分,用于测试对贪心策略的理解[^3]。 ### 备考指南:核心知识模块梳理 #### 数据结构与算法基础 - 基础语法掌握(C++ 推荐为主流语言) - 数组、链表、栈、队列、优先队列(堆) - 字符串操作(KMP、Trie树初步) #### 高阶算法主 - 动态规划(线性DP、区间DP、背包模型、状压DP) - 图论基本算法(DFS/BFS、拓扑排序、最短路Dijkstra/Floyd、最小生成树Prim/Kruskal- 数论初步(最大公约数、快速幂、模逆元、素数判定) - 树形结构(二叉树遍历、并查集、LCA) 以上内容可通过历年真训练巩固,推荐利用 `CSP-J/S 2019–2021试资源库` 进行系统刷,每道应配合详细解深入分析思路演变过程[^4]。 #### 初赛备考建议 初赛侧重理论知识考核,常见考点包括: - 计算机组成原理基础知识 - 时间复杂度分析(O(n log n) vs O() 的实际影响) - 完全二叉树节点关系推导 - 后缀表达式的求值流程 - 逻辑电路与布尔代数简化 参考资料中提到的 “CSP-J、CSP-S初赛知识点(2020.09.20).rar” 文件提供了系统的讲义支持,适合集中突破薄弱环节[^2]。 #### 复赛备赛建议 注重调试能力和边界情况处理,编写鲁棒性强的代码至关重要。每次提交前执行如下检查清单: - 输入输出格式严格匹配样例 - 所有变量初始化完成 - 边界条件覆盖完全(n=0, n=1等情况) - 循环终止条件无死循环风险 ### 实战资源获取方式 GitHub 上存在多个高质量开源项目整理了 CSP-S 相关资料,其中包含完整的 PDF 文档合集和可运行代码实例。典型代表即为提供 RAR 压缩包的知识点汇总项目,便于离线查阅与打印复习[^7]。 此外,洛谷平台设有专门的 CSP-J/S 模拟考场功能,集成自动评测机制,能够真实还原比赛环境压力体验[^8]。
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