洛谷 2330 繁忙的都市

本文介绍了一种基于Kruskal算法解决城市道路改造问题的方法,旨在通过改造最少数量的道路来确保所有交叉路口连通,同时使得改造道路的最大繁忙度最小。
题目描述
    城市C是一个非常繁忙的大都市,城市中的道路十分的拥挤,于是市长决定对其中的道路进行改造。城市C的道路是这样分布的:城市中有n个交叉路口,有些交叉路口之间有道路相连,两个交叉路口之间最多有一条道路相连接。这些道路是双向的,且把所有的交叉路口直接或间接的连接起来了。每条道路都有一个分值,分值越小表示这个道路越繁忙,越需要进行改造。但是市政府的资金有限,市长希望进行改造的道路越少越好,于是他提出下面的要求:
1.改造的那些道路能够把所有的交叉路口直接或间接的连通起来。
2.在满足要求1的情况下,改造的道路尽量少。
3.在满足要求1、2的情况下,改造的那些道路中分值最大的道路分值尽量小。
任务:作为市规划局的你,应当作出最佳的决策,选择那些道路应当被修建。

输入格式:
    第一行有两个整数n,m表示城市有n个交叉路口,m条道路。接下来m行是对每条道路的描述,u, v, c表示交叉路口u和v之间有道路相连,分值为c。(1≤n≤300,1≤c≤10000)
输出格式:
    两个整数s, max,表示你选出了几条道路,分值最大的那条道路的分值是多少。
输入样例#1:
4 5
1 2 3
1 4 5
2 4 7
2 3 6
3 4 8
输出样例#1:

3 6


解题思路:

    简单的库鲁斯卡尔算法。


代码:

var
  n,m,j,i,min,ans:longint;
  a:array[0..10000,1..3]of longint;
  v,f:array[0..500]of longint;


function getfather(x:longint):longint;
begin
  if f[x]=x then exit(x);
  f[x]:=getfather(f[x]);
  exit(f[x]);
end;


procedure qsort(l,r:longint);
var
  i,j,t:longint;
begin
  i:=l;j:=r;t:=a[(l+r)div 2,3];
  repeat
    while a[i,3]<t do inc(i);
    while a[j,3]>t do dec(j);
    if i<=j then
      begin
        a[0]:=a[i];
        a[i]:=a[j];
        a[j]:=a[0];
        inc(i);dec(j);
      end;
  until i>j;
  if l<j then qsort(l,j);
  if i<r then qsort(i,r);
end;


procedure merge(x,y:longint);
var
  i,j:longint;
begin
  i:=getfather(x);j:=getfather(y);
  f[i]:=j;
end;


function judge(x,y:longint):boolean;
var
  i,j:longint;
begin
  i:=getfather(x);
  j:=getfather(y);
  exit(i=j);
end;


begin
  readln(n,m);
  for i:=1 to m do
    readln(a[i,1],a[i,2],a[i,3]);
  qsort(1,m);
  for i:=1 to n do
    f[i]:=i;
  i:=0;
  repeat
    inc(i);
    if judge(a[i,1],a[i,2]) then continue
    else begin
           inc(ans);
           merge(a[i,1],a[i,2]);
         end;
  until ans=n-1;
  writeln(n-1,' ',a[i,3]);
end.

在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
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