最小生成树

本文深入探讨了Prim和Kruskal两种经典的最小生成树算法。Prim算法使用贪心策略,适合处理稠密图,而Kruskal算法则通过并查集避免形成环路,适用于稀疏图。文章提供了详细的C++实现代码,帮助读者理解这两种算法的工作原理和应用场景。

Prim算法

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=512,M=2e5+10,inf=0x3f3f3f3f;
int h[N],nex[M],to[M],v[M],con=1;
int d[N],vis[N];
void prim(int n)//O(n^2) 可处理重边,自环,负权边,负环
{
    int ans=0;
    memset(d,0x3f,sizeof(d));
    d[1]=0;
    for(int i=0;i<n;++i)
    {
        int tmp=inf,mid=0;
        for(int j=1;j<=n;++j)
        {
            if(!vis[j]&&tmp>d[j])
            {mid=j;tmp=d[j];}
        }
        if(!mid)
        {
            cout<<"impossible"<<endl;
            return;
        }
        ans+=d[mid];vis[mid]=1;
        for(int j=h[mid];j;j=nex[j])
        {
            d[to[j]]=min(d[to[j]],v[j]);
        }
    }
    cout<<ans<<endl;
}
int main()
{
    int n,m;cin>>n>>m;
    while(m--)
    {
        int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        nex[con]=h[a];
        h[a]=con;
        to[con]=b;v[con++]=c;
        nex[con]=h[b];
        h[b]=con;
        to[con]=a;v[con++]=c;
    }
    prim(n);
    return 0;
}

 Kruskal算法

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
    int c,t,v;
    node(int x=0,int y=0,int z=0):c(x),t(y),v(z){}
}edge[200010];
int p[100010];
bool cmp(node a,node b)
{return a.v<b.v;}
int find(int x)
{return p[x]=x==p[x]?x:find(p[x]);}
int main()//O(mlogm)能带负权边
{
    int n,m;cin>>n>>m;
    for(int i=0;i<m;++i)
    {
        int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        edge[i]=node(a,b,c);
    }
    sort(edge,edge+m,cmp);
    for(int i=1;i<=n;++i)
    p[i]=i;
    int ans=0,cnt=0;
    for(int i=0;i<m;++i)
    {
        node e=edge[i];
        int fa=find(e.c),fb=find(e.t);
        if(fa==fb)
        continue;
        p[fb]=fa;
        ans+=e.v;
        cnt++;
    }
    if(cnt==n-1)
    cout<<ans<<endl;
    else
    cout<<"impossible"<<endl;
    return 0;
}

 

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
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