UVA 1151 Buy or Build 最小生成树+子集枚举

本文探讨了一种结合最小生成树算法与特定套餐选择的优化问题。在一个包含多个点的平面上,通过计算点间距离的平方作为边的权重,使用克鲁斯卡尔算法寻找最小生成树。同时,考虑额外的套餐购买选项,这些套餐可以使特定点自动连通,从而进一步减少总成本。文章详细介绍了算法实现过程,包括初始化并查集、计算点间距离、排序边集合以及遍历所有可能的套餐组合。

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https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3592
题目大意:平面上有 n n n个点,你的任务是让所有n个点连通,你可以新建一些边,费用等于两个端点的欧几里得距离的平方。另外还有 q q q个套餐可以购买,如果你购买了第 i i i个套餐,该套餐中的所有结点将变得相互连通,该套餐的花费为 c i c_{i} ci。求最小花费。

思路:任意两点之间连边(边权为欧几里得距离的平方),然后枚举选取套餐的情况,暴力跑克鲁斯卡尔算法就行了。因为格式错误 W A WA WA了好久- -。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxn=1005;

struct Edge
{
	int u,v,dis;
	Edge(){}
	Edge(int a,int b,int c)
	{
		u=a,v=b,dis=c;
	}
	bool operator <(const Edge &a)const
	{
		return dis<a.dis;
	}
}edge[maxn*maxn];

int f[maxn],x[maxn],y[maxn];
int q[10][maxn],cost[10],len[10];
int n,m,t,cnt;

void init()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
		f[i]=i;
}

int father(int x)
{
	return f[x]==x?x:f[x]=father(f[x]);
}

int dist(int a,int b)
{
    return (x[a]-x[b])*(x[a]-x[b])+(y[a]-y[b])*(y[a]-y[b]);
}

int cal()
{
	int ans=0;
	for(int i=0;i<cnt;i++)
	{
		int fx=father(edge[i].u);
		int fy=father(edge[i].v);
		if(fx!=fy)
		{
			ans+=edge[i].dis;
			f[fx]=fy;
		}
	}
	return ans;
}

int main()
{
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=0;i<m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&len[i],&cost[i]);
			for(int j=0;j<len[i];j++)
				scanf("%d",&q[i][j]);
		}
		for(int i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d%d",&x[i],&y[i]);
		cnt=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			for(int j=i+1;j<=n;j++)
				edge[cnt++]=Edge(i,j,dist(i,j));
		sort(edge,edge+cnt);
		int ans=2e9,ansx=0;
		int times=1<<m;
		for(int i=0;i<times;i++)
		{
			ansx=0;
			init();
			for(int j=0;j<m;j++)
			{
				if(i&(1<<j))
				{
					ansx+=cost[j];
					for(int k=1;k<len[j];k++)
						f[father(q[j][k])]=father(q[j][k-1]);
				}
			}
			ansx+=cal();
			ans=min(ans,ansx);
		}
		printf("%d\n",ans);
		if(t)
			printf("\n");
	}
	return 0;
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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