HDU 1233还是畅通工程

解决政府‘畅通工程’目标,计算使全省任意两个村庄间都能间接通过公路可达的最小公路总长度。

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还是畅通工程

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Total Submission(s): 28085    Accepted Submission(s): 12527


Problem Description
某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可),并要求铺设的公路总长度为最小。请计算最小的公路总长度。
 

Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出村庄数目N ( < 100 );随后的N(N-1)/2行对应村庄间的距离,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间的距离。为简单起见,村庄从1到N编号。
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。
 

Output
对每个测试用例,在1行里输出最小的公路总长度。
 

Sample Input
3 1 2 1 1 3 2 2 3 4 4 1 2 1 1 3 4 1 4 1 2 3 3 2 4 2 3 4 5 0
 

Sample Output
3 5
Hint
Hint
Huge input, scanf is recommended.
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));

		while (cin.hasNext()) {
			int N = cin.nextInt();
			if (N == 0)
				break;

			int len = N * (N - 1) / 2 + 1;
			Node[] nodes = new Node[len];
			for (int i = 1; i < len; i++) {
				nodes[i] = new Node(cin.nextInt(), cin.nextInt(), cin.nextInt());
			}

			Arrays.sort(nodes, 1, len);

			int[] pre = new int[N + 1];
			for (int i = 1; i <= N; i++) {
				pre[i] = i;
			}

			int total = 0;
			int n = 0;
			for (int i=1; i<len; i++) {
				Node node = nodes[i];
				int sp = getGrandPa(node.source, pre);
				int tp = getGrandPa(node.target, pre);
				
				if(sp != tp) {
					pre[sp] = tp;
					total += node.distance;
					n ++;
					if(n >= N) {
						break;
					}
				}
			}
			System.out.println(total);
		}

		cin.close();
	}

	static int getGrandPa(int s, int[] pre) {
		int r = s;
		while (pre[r] != r) {
			r = pre[r];
		}
		
		int i = s, j;
		while(pre[i] != r) {
			j = pre[i];
			pre[i] = r;
			i = j;
		}
		return r;
	}

}

class Node implements Comparable<Node> {
	int source;
	int target;
	int distance;

	public Node(int source, int target, int distance) {
		this.source = source;
		this.target = target;
		this.distance = distance;
	}

	@Override
	public int compareTo(Node o) {
		return this.distance - o.distance;
	}
}


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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