FZU 2254 英语考试 (最小生成树)

本文介绍了一种通过构建最小生成树解决如何以最小精力背诵一系列单词的问题。使用汉明距离衡量单词间的相似度,并通过算法求解最小生成树来找到最省力的记忆路径。

在过三个礼拜,YellowStar有一场专业英语考试,因此它必须着手开始复习。

这天,YellowStar准备了n个需要背的单词,每个单词的长度均为m。

YellowSatr准备采用联想记忆法来背诵这n个单词:

1、如果YellowStar凭空背下一个新词T,需要消耗单词长度m的精力

2、如果YellowSatr之前已经背诵了一些单词,它可以选择其中一个单词Si,然后通过联想记忆的方法去背诵新词T,需要消耗的精力为hamming(Si, T) * w。

hamming(Si, T)指的是字符串Si与T的汉明距离,它表示两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。

由于YellowStar还有大量繁重的行政工作,因此它想消耗最少的精力背诵下这n个单词,请问它最少需要消耗多少精力。

Input

 

包含多组测试数据。

第一行为n, m, w。

接下来n个字符串,每个字符串长度为m,每个单词均为小写字母'a'-'z'组成。

 

1≤n≤1000

1≤m, w≤10

Output

输出一个值表示答案。

Sample Input

3 4 2
abch
abcd
efgh

Sample Output

10

Hint

最优方案是:先凭空记下abcd和efgh消耗精力8,在通过abcd联想记忆去背诵abch,汉明距离为1,消耗为1 * w = 2,总消耗为10。

 

明明昨天刚学了生成树,结果今天做就没想到建图,真的蒟蒻。

因为要覆盖全部单词,那么可以想到生成树,那什么可以作为两个结点单词的链接呢,肯定是花费了,而且需要最小,那就是最小生成树了。

嗯这个先遍历一遍 ,把两两单词之间的花费求出来,以此为路径长度,这样求个最小生成树,最后加上一个结点的值即m就好。

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<algorithm>
 4 using namespace std;
 5 
 6 char word[1002][11];
 7 
 8 struct Node
 9 {
10     int x,y,w;
11 }node[500005];
12 int p[1002];
13 int finds(int x)
14 {
15     return p[x] == x?x:p[x] = finds(p[x]);
16 }
17 bool cmp(Node a,Node b)
18 {
19         return a.w<b.w;
20 }
21 int main()
22 {
23     int n,m,w;
24     while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&w))
25     {
26         int tot = 0;
27         for(int i=0;i<n;i++)
28         {
29             scanf("%s",word[i]);
30         }
31 
32         for(int i=0;i<n-1;i++)
33         {
34             for(int j=i+1;j<n;j++)
35             {
36                 int num = 0;
37                 for(int k=0;k<m;k++)
38                 {
39                     if(word[i][k] != word[j][k])
40                     {
41                             num++;
42                     }
43                 }
44                 node[tot].x = i;
45                 node[tot].y = j;
46                 node[tot++].w = num*w < m?num*w:m;
47             }
48         }
49         sort(node,node+tot,cmp);
50         int ans = 0;
51         for(int i=0;i<n;i++)p[i]=i;
52         for(int i=0;i<tot;i++)
53         {
54             int x = finds(node[i].x);
55             int y = finds(node[i].y);
56             if(x != y)
57             {
58                 ans += node[i].w;
59                 p[x] = y;
60             }
61         }
62         printf("%d\n",ans+m);
63     }
64 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/iwannabe/p/9119599.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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