PTA 7-100 畅通工程之局部最小花费问题 (35 分)

本文介绍了一种解决局部最小花费问题的算法,旨在计算使所有城镇间实现快速交通的最低成本。通过输入城镇数量及各城镇间道路的成本与建设状态,运用并查集与Kruskal算法确定最优解。

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7-100 畅通工程之局部最小花费问题 (35 分)
某地区经过对城镇交通状况的调查,得到现有城镇间快速道路的统计数据,并提出“畅通工程”的目标:使整个地区任何两个城镇间都可以实现快速交通(但不一定有直接的快速道路相连,只要互相间接通过快速路可达即可)。现得到城镇道路统计表,表中列出了任意两城镇间修建快速路的费用,以及该道路是否已经修通的状态。现请你编写程序,计算出全地区畅通需要的最低成本。
输入格式:

输入的第一行给出村庄数目N (1≤N≤100);随后的N(N−1)/2行对应村庄间道路的成本及修建状态:每行给出4个正整数,分别是两个村庄的编号(从1编号到N),此两村庄间道路的成本,以及修建状态 — 1表示已建,0表示未建。
输出格式:

输出全省畅通需要的最低成本。
输入样例:

4
1 2 1 1
1 3 4 0
1 4 1 1
2 3 3 0
2 4 2 1
3 4 5 0
输出样例:

3

AC代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<set>
using namespace std;
struct nod
{
	int a,b,m;
}node[10000];
int f[110];
int findf(int a)
{
	return f[a]==a?a:f[a]=findf(f[a]);
}
void merge(int a,int b)
{
	int fa=findf(a),fb=findf(b);
	if(fa!=fb)
		f[fa]=fb;
}
bool cmp(nod a,nod b)
{
	return a.m<b.m;
}
int n,a,b,m,x,sum=0,need,num=0;
void kru()
{
	int now=0,a,b,m;
	for(int i=0;i<num;i++)
	{
		a=node[i].a;
		b=node[i].b;
		m=node[i].m;
		if(findf(a)!=findf(b))
		{
			merge(a,b);
			now++;
			sum+=m;
		}
		if(now>=need)
			break;
	}
}
int main()
{
	set<int> s;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		f[i]=i;
	for(int i=0;i<n*(n-1)/2;i++)
	{
		scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&m,&x);
		if(x==1)
			merge(a,b);
		else
		{
			node[num].a=a;
			node[num].b=b;
			node[num].m=m;
			num++;
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		s.insert(findf(i));
	need=s.size()-1;
	sort(node,node+num,cmp);
	kru();
	printf("%d",sum);
	return 0;
}
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