HDU 3367 Pseudoforest 最小生成树、并查集

解析HDU 3367:求解最大生成森林问题
本文详细解读了HDU 3367题目,阐述了如何求解一个图中最大生成森林的问题,每个连通部分最多包含一个环,并求该森林的最大权值。通过Kruskal算法实现,代码内附详细注释,帮助理解算法逻辑。

题目地址: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3367

 

刚开始没读懂题,觉得好难好难。。。

 后来看别人的博客终于懂了什么意思。。。

 

题目就是求一个最大的生成森林,每个连通的部分最多有一个环,求其权值最大多少?

 

代码如下:内附详细注释

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;

/*
freopen("input.txt","r",stdin);
freopen("output.txt","w",stdout);
*/

int n,m;
int parent[10010];
int visit[100010];//标记父节点这个是否已经构成一个环

struct xh
{
    int x,y,w;
}edge[100010];

bool emp(xh a,xh b)
{
    return a.w>b.w;
}

void UFset()
{
    for(int i=0;i<=n;i++)
        parent[i]=i;
}

int find(int x)
{
    int r=x;
    while(x!=parent[x])
        x=parent[x];
    while(r!=x)
    {
        int j=parent[r];
        parent[r]=x;
        r=j;
    }
    return x;
}

void Kruskal()
{
    int i,sum=0;
    UFset();
    memset(visit,0,sizeof(visit));
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        int fx=find(edge[i].x);
        int fy=find(edge[i].y);
        if(fx==fy&&!visit[fx])//x,y两点在一个连通图中但是不构成回路
        {
            visit[fx]=1;
            sum+=edge[i].w;
        }
        else if(visit[fx]&&!visit[fy])//y点单独,x点已经在构成一个回路中,可以把y点加入这个回路中
        {
            parent[fy]=fx;
            sum+=edge[i].w;
        }
        else if(!visit[fx]&&visit[fy])//x点单独,y点已经在构成一个回路中,可以把x点加入这个回路中
        {
            parent[fx]=fy;
            sum+=edge[i].w;
        }
        else if(!visit[fx]&&!visit[fy])//x、y两个点都是单独的
        {
            parent[fx]=fy;
            sum+=edge[i].w;
        }
    }
    printf("%d\n",sum);
}

int main()
{
    int i,j;
    while(cin>>n>>m,n+m)
    {
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            int a,b,c;
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(a<b)
                swap(a,b);
            edge[i].x=a;
            edge[i].y=b;
            edge[i].w=c;
            visit[i]=0;
        }
        sort(edge,edge+m,emp);//从大到小排序
        Kruskal();
    }
    return 520;
}


 

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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