poj2377

本文介绍了一种基于Prim算法实现最大生成树的方法。通过使用优先队列和邻接表来高效地寻找最小权重边,确保生成树的总权重最小。特别注意了边数组需开辟双倍大小,并处理了图不连通的情况。

最大生成树,注意边数组开二倍大小。注意不连通输出-1;

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifView Code
#include <iostream>
#include
<cstdio>
#include
<cstdlib>
#include
<cstring>
#include
<queue>
using namespace std;

#define maxn 1005
#define maxm 20005

struct Edge
{
int v, next, w;
Edge(
int vv, int nn, int ww) :
v(vv), next(nn), w(ww)
{
}
Edge()
{
}
} edge[maxm
* 2];

int head[maxn], count;
bool vis[maxn];
int ans = 0;
int m, n;

bool operator< (const Edge &a, const Edge &b)
{
return a.w < b.w;
}

void addedge(int u, int v, int w)
{
edge[count].next
= head[u];
edge[count].v
= v;
edge[count].w
= w;
head[u]
= count;
count
++;
}

void input()
{
scanf(
"%d%d", &n, &m);
for (int i = 0; i < m; i++)
{
int a, b, c;
scanf(
"%d%d%d", &a, &b, &c);
a
--, b--;
addedge(a, b, c);
addedge(b, a, c);
}
}

void prim(int src)
{
priority_queue
<Edge> pq;
int pre = 0;
Edge temp;
pq.push(Edge(src,
0, 0));
while (!pq.empty())
{
do
{
temp
= pq.top();
pq.pop();
}
while (!pq.empty() && vis[temp.v]);
if (vis[temp.v])
return;
vis[temp.v]
= true;
pre
= temp.v;
ans
+= temp.w;
for (int i = head[pre]; i != -1; i = edge[i].next)
if (!vis[edge[i].v])
pq.push(edge[i]);
}
}

int main()
{
//freopen("t.txt", "r", stdin);
memset(head, -1, sizeof(head));
memset(vis,
0, sizeof(vis));
count
= 0;
input();
prim(
0);
bool ok = true;
for (int i = 0; i < n; i++)
if (!vis[i])
{
ok
= false;
break;
}
if (ok)
printf(
"%d\n", ans);
else
printf(
"%d\n", -1);
return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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