【板子】最小生成树

1.Kruskal

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n;
struct edge
{
    int from,to,weight;
}e[100];
int par[30];
bool cmp(edge a,edge b)
{
    return a.weight<b.weight;
}
int find(int x)
{
    return par[x]==x?x:par[x]=find(par[x]);
}
int main()
{
    while(cin>>n&&n)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            par[i]=i;
        }
        int cnt=0,ans=0;
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            int weight,num;
            char start,end;
            cin>>start>>num;
            for(int j=0;j<num;j++,cnt++)
            {
                cin>>end>>weight;
                e[cnt].from=start-'A';
                e[cnt].to=end-'A';
                e[cnt].weight=weight;
            }
        }
        sort(e,e+cnt,cmp);
        for(int i=0;i<cnt;i++)
        {
            int x=find(e[i].from);
            int y=find(e[i].to);
            if(x!=y)
            {
                ans+=e[i].weight;
                par[y]=x;
            }
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    system("pause");
    return 0;
}

2.Prim

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const double inf=9999999;
int n;
double x[100],y[100];
double edge[100][100];
double temp;
int vis[100];
double dis[100];
int nike,apple;
void prim()
{
    int v;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        dis[i]=edge[1][i];
    }
    double sum=temp;
    double mi;
    vis[1]=1;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        mi=inf;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vis[j]&&mi>dis[j])
            {
                v=j;
                mi=dis[j];
            }
        }
        vis[v]=1;
        sum+=dis[v];
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vis[j]&&dis[j]>edge[v][j])
            {
                dis[j]=edge[v][j];
            }
        }
    }
    printf("%.2lf\n",sum);
}
int main()
{
    while(cin>>n&&n)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
                edge[i][j]=inf;
            edge[i][i]=0;
        }
        scanf("%d%d",&nike,&apple);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=i+1;j<=n;j++)
            {
                edge[i][j]=edge[j][i]=sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]));
            }
        }
        temp=edge[nike][apple];
        edge[nike][apple]=edge[apple][nike]=0;
        prim();
    }
    //system("pause");
    return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
### Kruskal算法实现最小生成树的标准代码模板 Kruskal算法是一种用于求解图的最小生成树的经典贪心算法。该算法通过按权重升序排列边并逐步加入不形成环路的边来构建最小生成树。以下是基于C++语言的Kruskal算法标准代码模板: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 定义边的数据结构 struct Edge { int src; // 边的一个端点 int dest; // 边的另一个端点 int weight; // 边的权值 }; // 并查集(Disjoint Set Union)的相关操作 class DisjointSet { private: vector<int> parent; public: DisjointSet(int n) : parent(n + 1) { // 初始化父节点为自己 for (int i = 0; i <= n; ++i) { parent[i] = i; } } // 查找集合代表,路径压缩优化 int find_set(int u) { if (parent[u] != u) { parent[u] = find_set(parent[u]); } return parent[u]; } // 合并两个集合 void union_sets(int u, int v) { int pu = find_set(u); int pv = find_set(v); if (pu != pv) { parent[pu] = pv; } } }; // 比较函数,用于对边按权重排序 bool compare(const Edge& a, const Edge& b) { return a.weight < b.weight; } // Kruska算法的核心逻辑 void kruskalMST(vector<Edge>& edges, int V, int E) { sort(edges.begin(), edges.end(), compare); // 对边按权重从小到大排序 DisjointSet ds(V); vector<Edge> mstEdges; // 存储最终的最小生成树的边 int totalWeight = 0; // 记录总权重 for (const auto& edge : edges) { int set_u = ds.find_set(edge.src); int set_v = ds.find_set(edge.dest); if (set_u != set_v) { // 如果不在同一个连通分量中 mstEdges.push_back(edge); totalWeight += edge.weight; ds.union_sets(set_u, set_v); } } cout << "Minimum Spanning Tree Edges:\n"; for (const auto& e : mstEdges) { cout << e.src << " -- " << e.dest << " == " << e.weight << endl; } cout << "Total Minimum Weight: " << totalWeight << endl; } int main() { int V = 4; // 节点数 int E = 5; // 边数 vector<Edge> edges = {{0, 1, 10}, {0, 2, 6}, {0, 3, 5}, {1, 3, 15}, {2, 3, 4}}; // 输入边及其权重 kruskalMST(edges, V, E); return 0; } ``` 上述代码实现了Kruskal算法的关键部分[^5]: - **Edge 结构体**:定义每条边的源节点、目标节点以及其权重。 - **DisjointSet 类**:提供高效的并查集功能以检测是否存在环路。 - **kruskalMST 函数**:核心逻辑,负责按权重排序边并将符合条件的边加入最小生成树。 此代码适用于无向加权图,并能有效找到连接所有顶点的最低成本子集。 ####
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值