HDOJ 1875 畅通工程再续

本文详细介绍了使用GCC提交的Kruskal算法实现过程,针对MST问题进行并查集操作和路径压缩技巧。通过实例分析,展示了如何在限制条件下求解最短路径问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

示例的结果为1414.0,kruskal的返回类型写成了int,查了好几遍都没发现问题;

还是MST,kruskal,并查集,路径压缩;

# include <stdio.h>
# include <stdlib.h>
# include <math.h>

# define MAXN 105

typedef struct
{
    int u, v;
    double d;
} Bridge;

int m;
int p[MAXN], a[MAXN][2];
Bridge b[MAXN*50];

double kruskal(int n);
int find(int x)
{
    return x==p[x] ? x:(p[x] = find(p[x]));
}
int cmp(const void*x, const void*y)
{
    return (*(Bridge*)x).d>(*(Bridge*)y).d ? 1:-1;
}

int main()
{
    double t, ans;
    int T, i, j, k, dx, dy;

    scanf("%d", &T);
    while (T--)
    {
        scanf("%d", &m);
        for (i = 1; i <= m; ++i)
        {
            p[i] = i;
            scanf("%d%d", &a[i][0], &a[i][1]);
        }

        k = 0;
        for (i = 1; i < m; ++i)
            for (j = i+1; j <= m; ++j)
            {
                dx = a[i][0] - a[j][0];
                dy = a[i][1] - a[j][1];
                t = sqrt(dx*dx + dy*dy);
                if (t>=10 && t<=1000)
                {
                    ++k;
                    b[k].u = i;
                    b[k].v = j;
                    b[k].d = 100*t;
                }
            }

        ans = kruskal(k);
        if (ans >= 0) printf("%.1lf\n", ans);
        else puts("oh!");
    }

    return 0;
}

double kruskal(int n)
{
    double cost;
    int i, x, y, cnt;

    qsort(b+1, n, sizeof(b[0]), cmp);

    cnt = 0;
    cost = 0;
    for (i = 1; i <= n; ++i)
    {
        x = find(b[i].u);
        y = find(b[i].v);
        if (x != y)
        {
            ++cnt;
            cost += b[i].d;
            p[x] = y;
        }
    }

    return cnt==m-1 ? cost:-1;
}

 

1A,还很荣幸地登上了GCC的第一版,有图为证:

事实上,这道题用GCC提交的总共就这18个……

转载于:https://www.cnblogs.com/JMDWQ/archive/2012/04/22/2464917.html

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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