poj 1258

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int M=105, inf=100010;
int a[M][M], dis[M*M], vis[M], n, ans;

bool prim()
{
    int i,j,k,tmp;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(i=1; i<=n; i++)
        dis[i]=inf;
    ans=dis[1]=0;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        tmp=inf, k=0;
        for(j=1;j<=n;j++)
            if( vis[j]==0 && dis[j]<tmp )
            {
                tmp=dis[j];
                k=j;
            }
        if( tmp==inf ) return false;
        vis[k]=true;
        ans+=tmp;
        for(j=1;j<=n;j++)
            if( vis[j]==0 && dis[j]>a[k][j]) dis[j]=a[k][j];
    }
    return true;
}

int main()
{
    // freopen("in","r",stdin);
    // freopen("out","w",stdout);
    int i,j;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=1;j<=n;j++)
                scanf("%d",&a[i][j]);
        prim();
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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