PTA 数据结构与算法题目集(中文) 7-10 公路村村通 (30分) 最小生成树(kruskal算法)

这篇博客介绍了如何使用克鲁斯卡尔算法解决PTA中的‘公路村村通’问题,旨在求解连接所有村落的最低成本。文章提供了输入输出格式、样例,并详细解释了算法思路,包括始终保持选择当前最小边权的边并避免形成环路的原则。

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克鲁斯卡尔算法的基本思想是以边为主导地位,始终选择当前可用的最小边权的边(可以直接快排或者algorithm的sort)。每次选择边权最小的边链接两个端点是kruskal的规则,并实时判断两个点之间有没有间接联通。

PTA题目

现有村落间道路的统计数据表中,列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本,求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。

输入格式:

输入数据包括城镇数目正整数N(≤1000)和候选道路数目M(≤3N);随后的M行对应M条道路,每行给出3个正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号以及该道路改建的预算成本。为简单起见,城镇从1到N编号。

输出格式:

输出村村通需要的最低成本。如果输入数据不足以保证畅通,则输出−1,表示需要建设更多公路。

输入样例:

6 15
1 2 5
1 3 3
1 4 7
1 5 4
1 6 2
2 3 4
2 4 6
2 5 2
2 6 6
3 4 6
3 5 1
3 6 1
4 5 10
4 6 8
5 6 3

输出样例:

12

//Kruskal算法 
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

struct road{
   
   
	int v1;
	int v2;
	int cost;
} e[3004];//数组排序并选取最小值; 

int v[1001]={
   
   0}
### PTA 数据结构算法 题目 7-51 解析 #### 题目概述 题目编号为7-51的数据结构算法练习题通常涉及较为复杂的逻辑运算以及特定的数据处理方法。这类题目旨在考察学生对于高级数据结构的理解程度及其应用能力。 #### 主要知识点覆盖 该类题目往往聚焦于但不限于以下几个方面: - **图论**:特别是关于连通性和最优化路径的选择问题[^1]。 - **动态规划**:解决具有重叠子问题特性的计算难题,提高效率的同时减少冗余计算。 - **贪心算法**:针对某些可以逐步构建最优解的情况适用此策略来简化求解过程。 #### 示例解答思路(假设) 考虑到具体题目细节未给出,这里提供一种基于上述领域内常见模式的通用解决方案框架: 当面对一个涉及到多个节点间关系的问题时,可以通过建立加权无向图模型来进行析。利用邻接矩阵或者边列表表示法存储这些连接信息,并采用Prim或Kruskal算法寻找最小生成树(MST)。这不仅能够有效地降低整体成本,而且有助于理解整个系统的拓扑特征。 ```cpp // 假设使用C++编写并实现了Kruskal算法找到给定图形中的MST #include <iostream> #include <vector> using namespace std; struct Edge { int src, dest, weight; }; class Graph { public: vector<Edge> edges; int V, E; void addEdge(int u, int v, int w); int find(vector<int>& parent, int i); void Union(vector<int>& parent, int x, int y); void KruskalMST(); }; void Graph::addEdge(int u, int v, int w) { edges.push_back({u, v, w}); } int Graph::find(vector<int>& parent, int i) { if (parent[i] == -1) return i; return find(parent, parent[i]); } void Graph::Union(vector<int>& parent, int x, int y) { int xset = find(parent, x); int yset = find(parent, y); parent[xset] = yset; } void Graph::KruskalMST() { // 实现Kruskal算法的具体逻辑... } ``` 请注意以上代码仅为示意性质,在实际编程环境中需根据具体的业务需求调整函数定义及内部实现。
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