poj 1679 次小生成树

本文详细介绍了两种求解次小生成树的方法:Prime法和Kruskal法,并提供了完整的代码实现。Prime法通过记录最小生成树中各点间的最大权值来求解次小生成树;Kruskal法则是在原始最小生成树的基础上逐条移除边并重新计算最小生成树以确定次小生成树。

次小生成树的求法:

1.Prime法

定义一个二维数组F[i][j]表示点i到点j在最小生成树中的路径上的最大权值。有个知识就是将一条不在最小生成树中的边Edge加入最小生成树时,树中要去掉的边就是Edge连接的两个端点i,j的F[i][j]。这样就能保存找到的生成树时次小生成树。

代码如下:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define inf 1<<30
#define Maxn 102
#define Maxm 10010
#define USE 2
#define EXIST 1
#define NOTEXIST 0
using namespace std;
int map[Maxn][Maxn],dist[Maxn],vi[Maxn],f[Maxn][Maxn],use[Maxn][Maxn],pre[Maxn];
int n,m;
int prime(int src)
{
    int i,j,Min,index;
    int ans=0;
    memset(vi,0,sizeof(vi));
    memset(pre,-1,sizeof(pre));
    for(i=1;i<=n;i++)
        dist[i]=inf;//一定要初始化为inf,这样以第一个点开始,使与第一个相连的节点的前节点为第一个节点。
    dist[1]=0;//以第一个节点开始
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        Min=inf;
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vi[j]&&dist[j]<Min)
            {
                Min=dist[j];
                index=j;
            }
        }
        if(pre[index]!=-1)//如果存在前节点
        {
            use[index][pre[index]]=use[pre[index]][index]=USE;//标记为使用过
            for(j=1;j<=n;j++)
                if(vi[j])//对树种已存在的点进行更新
                    f[j][index]=max(f[j][pre[index]],map[index][pre[index]]);
        }
        ans+=Min;
        vi[index]=1;
        //cout<<Min<<"*"<<endl;
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vi[j]&&dist[j]>map[index][j])
            {
                dist[j]=map[index][j];
                pre[j]=index;
            }
        }
    }
    //cout<<ans<<"*"<<endl;
    return ans;
}
int secondmst(int mst)
{
    int i,j,ans;
    ans=inf;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=n;j++)
            if(use[i][j]==EXIST)
            {
                if(mst+map[i][j]-f[i][j]<ans)//求次小生成树
                    ans=mst+map[i][j]-f[i][j];
            }
        //cout<<ans<<"*"<<endl;
        return ans;
}
void init()//初始化
{
    int i,j;
    memset(f,0,sizeof(f));
    for(i=1;i<=Maxn-1;i++)
        for(j=1;j<=Maxn-1;j++)
            map[i][j]=map[j][i]=inf;
    memset(use,0,sizeof(use));
}
int main()
{
    int i,j,a,b,c,t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        init();
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            map[a][b]=map[b][a]=c;
            use[a][b]=use[b][a]=1;
        }
        int ans1=prime(1);
        int ans2=secondmst(ans1);
        if(ans1==ans2)
            printf("Not Unique!\n");
        else
            printf("%d\n",ans1);
    }
    return 0;
}
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kruskaer的算法就相对简单,就是先求一边最下生成树,将树中的边保存下来。然后每次去掉一个边,重求最小生成树,找出最小的便是次小生成树。

代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
struct Edge{
    int x,y,c;
    int operator <(const Edge &temp) const
    {
        return c<temp.c;
    }
}edge[10010];
int set[102],e,vi[10010],p[110],index;
int find(int x)
{
    if(x!=set[x])
        set[x]=find(set[x]);
    return set[x];
}
void init()
{
    e=0;
    index=0;
    for(int i=0;i<=101;i++)
        set[i]=i;
    memset(vi,0,sizeof(vi));
}
int main()
{
    int t,n,m,i,j,x,y,c;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        init();
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&x,&y,&c);
            edge[i].x=x,edge[i].y=y,edge[i].c=c;
        }
        sort(edge+1,edge+m+1);
        int num=0;
        int ans=0;
        for(i=1;i<=m;i++)//先求一边最小生成树
        { //cout<<edge[i].c<<"*"<<endl;
            x=find(edge[i].x);
            y=find(edge[i].y);
            if(x==y)
                continue;
            p[index++]=i;//将树中的每条边保存起来
            set[x]=y;
            ans+=edge[i].c;
            num++;
            if(num==n-1)
                break;
        }
        int ans2=0,num2=0;
        int f=0;
        for(i=0;i<index;i++)//在枚举每次删除一条边后,求最小生成树
        {
            for(j=0;j<=101;j++)
                set[j]=j;
            ans2=0,num2=0;
            for(j=1;j<=m;j++)
            {
                if(j==p[i])
                    continue;
                x=find(edge[j].x);
                y=find(edge[j].y);
                if(x==y)
                    continue;
                set[x]=y;
                ans2+=edge[j].c;
                num2++;
                if(num2==n-1)
                    break;
            }
            if(num2!=n-1)
                continue;
            if(ans==ans2)//若删除某条边后的最小权值与原来相同,那么最小生成树不唯一
            {
                f=1;
                break;
            }
        }
        if(!f)
        printf("%d\n",ans);
        else
        printf("Not Unique!\n");
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/wangfang20/p/3189759.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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