解题报告之代码 pku 1789

本文介绍了一个使用Prim算法来解决最小生成树问题的C语言实现案例。通过对字符串相似度进行量化,构造了一个加权图,并利用Prim算法找到了该图的最小生成树。文章详细展示了如何初始化图的数据结构、执行Prim算法的具体步骤以及最终结果的输出。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define N 2001
int grah[N][N];


int sum;


void  prim(int n)
{
int i,j,pos;
int min,v[2001]={0},d[2001];
    for(i=0;i<n;i++)
d[i]=grah[0][i];
v[0]=1;
for(i=1;i<n;i++)
{
min=99999999;
for(j=0;j<n;j++)
{
           if(!v[j]&&min>d[j])
  {min=d[j];pos=j;}


}
sum+=min;
v[pos]=1;
for(j=0;j<n;j++)
{
if(!v[j])
{
if(d[j]>grah[pos][j])
d[j]=grah[pos][j];
}
}
}

}


int main()
{
int n;
char str[N][8];
// freopen("e:\\2.txt","r",stdin);
while(scanf("%d",&n),n)
{
int i,j,s,k;
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%s",str+i);


for(i=0;i<n;i++)
    for(j=i;j<n;j++)
{
              s=0;
 for( k=0;k<7;k++)
 if(str[i][k]!=str[j][k])
 s++;
 grah[i][j]=grah[j][i]=s;
}

sum=0;
prim(n);
printf("The highest possible quality is 1/%d.\n",sum);


}
return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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