最小生成树-模板

本文详细介绍了两种经典的最小生成树算法:Prim算法和Kruskal算法。Prim算法通过选择距离最近的顶点来逐步构建生成树,而Kruskal算法则是按边的权重从小到大排序,依次加入不构成环的边。这两种算法都广泛应用于图论中解决网络设计等问题。

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int mp[505][505],vis[505]
int prime(int n)
{
    int lowcost[505],sum=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        lowcost[i]=mp[i][1];
    vis[1]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int mi=0x3f,j;
        for(int k=1;k<=n;k++)
            if(!vis[k] && mi>lowcost[k])
            mi=lowcost[k],j=k;
        vis[j]=1;
        sum+=lowcost[j];
        for(int k=1;k<=n;k++)
            if(!vis[k] && lowcost[k]>mp[j][k])
                lowcost[k]=mp[j][k];
    }
    return sum;
}

 

struct node 
{
    int u,v,w;
}e[50050];
int f[50050];
void init(void)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        f[i]=i;
}
int fd(int x)
{
    return f[x]==x?x:fd[x]=fd(f[x]);
}
int uion(int x,int y)
{
    int fa=fd(x),fb=fd(y);
    if(fa!=fb)f[fa]=fb;
}
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.w<b.w;
}
int kuskal(void)
{
    sort(e,e+n);
    int ans=0;
    for(int i=0;i<m;i++)//m为边数
    {
        int u,v,fu,fv;
        u=e[i].u;v=e[i].v;
        fu=fd(u),fv=fd(v);
        if(fu!=fv)
        {
            ans+=e[i].w;
            uion(u,v);
        }
    }
    return ans;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/weeping/p/5668485.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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