poj-2560最小生成树

题目大意:有那么多个点,每个点间都可连线,求出他们的最小生成树。

解题思路:因为每个点间都能够连线,我们又不知道最后需要的是哪条,所以每条边都需要考虑。用sqrt开方求出每两个点间的距离,即他们间的权值,再转化为矩阵图,用prim就能轻松解决啦!

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
#define MAX 102
float map[MAX][MAX],MIN,sum,dist[MAX];
int n,flag[MAX];
void prim()//最小生成树的模板
{

    int v;
    int i,j;
    memset(dist,0,sizeof(dist));
    memset(flag,0,sizeof(flag));
    for(j=2; j<=n; j++)
        dist[j]=map[1][j];
    flag[1]=1;
    dist[1]=0;
    for(j=2; j<=n; j++)
    {
        MIN=999999999;
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            if(dist[i]<MIN&&!flag[i]&&dist[i]!=0)
            {
                MIN=dist[i];
                v=i;
            }
        }
        sum+=MIN;
       flag[v]=1;
       for(i=1;i<=n;i++)
       {
           if(!flag[i]&&dist[i]>map[v][i])
              dist[i]=map[v][i];
       }
    }

}
int main()
{
    int i,j;
    float a,b,x[MAX],y[MAX];
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        sum=0;
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%f%f",&a,&b);
            x[i]=a;
            y[i]=b;
            map[i][i]=0;
        }
        for(i=1; i<n; i++)
        {
            for(j=i+1; j<=n; j++)
            {
                map[i][j]=map[j][i]=sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]));
                //求出两点间的距离,因为每两个点都能连线,所有的点都要算
            }
        }
       prim();
        printf("%.2f\n",sum);
    }
    return 0;
}


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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