NOI大纲——提高组——最小生成树

2024-08-21 04:12
文章标签 noi 大纲 最小 生成 提高

本文主要是介绍NOI大纲——提高组——最小生成树,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最小生成树

简介

一个图中可能存在多条相连的边,我们**一定可以从一个图中挑出一些边生成一棵树。**这仅仅是生成一棵树,还未满足最小,当图中每条边都存在权重时,这时候我们从图中生成一棵树(n - 1 条边)时,生成这棵树的总代价就是每条边的权重相加之和。

一个有N个点的图,边一定是大于等于N-1条的。图的最小生成树,就是在这些边中选择N-1条出来,连接所有的N个点。这N-1条边的边权之和是所有方案中最小的。

应用

1.城市规划

要在n个城市之间铺设光缆,主要目标是要使这 n 个城市的任意两个之间都可以通信,但铺设光缆的费用很高,且各个城市之间铺设光缆的费用不同,因此另一个目标是要使铺设光缆的总费用最低。这就需要找到带权的最小生成树

2.游戏开发

游戏的本质其实都是迷宫,比如王者荣耀的地图,以俯视的角度来看,他就是一个迷宫,只不过进行了建模,而对于每一个迷宫,必须要联通,也就是要走的通,那么我们就可以使用最小生成树的算法了。

Prim 普里姆算法

#include <bits/stdc++.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
const int maxn = 505;int a[maxn][maxn];//临界矩阵存储
int vis[maxn],dist[maxn];//vis为标记数组,dist为距离数组
int n,m;
int u,v,w;
long long sum = 0;//存储答案// 使用 Prim 算法计算最小生成树的权值和
int prim(int pos) {dist[pos] = 0;  // 初始化,将起始点到自身的距离设为 0// 一共有 n 个点,需要遍历 n 次,每次寻找一个权值最小的点,记录其下标for(int i = 1; i <= n; i++) {int cur = -1;  // 用于记录当前找到的最小距离的点的下标// 寻找未访问过的点中距离最小的点for(int j = 1; j <= n; j++) {if(!vis[j] && (cur == -1 || dist[j] < dist[cur])) {cur = j;  // 更新当前最小距离的点的下标}}// 如果最小的距离都为极大值则不可能形成最小生成树,提前终止if(dist[cur] >= INF) return INF;sum += dist[cur];  // 记录答案,将当前找到的最小距离加入到最小生成树的权值和中vis[cur] = 1;  // 标记当前找到的最小距离的点为已访问// 更新与当前找到的最小距离的点相连的其他点的距离for(int k = 1; k <= n; k++) {// 只更新还没有找到的最小权值if(!vis[k]) dist[k] = min(dist[k], a[cur][k]);}}return sum;  // 返回最小生成树的权值和
}int main() {cin>>n>>m;memset(a,0x3f,sizeof(a));memset(dist,0x3f,sizeof(dist));//附上极大值for(int i = 1; i <= m; i ++) {cin>>u>>v>>w;a[u][v] = min(a[u][v],w);a[v][u] = min(a[v][u],w);//去除重边}int value = prim(1);if(value >= INF) cout<<"impossible";else cout<<sum;return 0;
} 

Kruskal 克鲁斯卡尔算法

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 2e5 + 10; 
struct node {int x,y,z;
}edge[maxn];
bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;//以长度为基准
}
int fa[maxn];
int n,m;
int u,v,w; 
long long sum;int get(int x) {//并查集找祖宗return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);
}int main() {cin>>n>>m;for(int i = 1; i <= m; i ++) {cin>>edge[i].x>>edge[i].y>>edge[i].z;}for(int i = 0; i <= n; i ++) {//并查集初始化fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);//排序// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);//找祖宗if(x == y) continue;//如果祖宗一样则为环,所以跳过fa[y] = x;//合并sum += edge[i].z;//存储答案}int ans = 0;for(int i = 1; i <= n; i ++) {if(i == fa[i]) ans ++;//如果有点没有被最小生成树所包含,则增加}if(ans > 1) cout<<"impossible";//按理来说应该只有一个,也就是所有人的祖先else cout<<sum;return 0;
} 

这篇关于NOI大纲——提高组——最小生成树的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1092083

相关文章

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

poj 1287 Networking(prim or kruscal最小生成树)

题意给你点与点间距离,求最小生成树。 注意点是,两点之间可能有不同的路,输入的时候选择最小的,和之前有道最短路WA的题目类似。 prim代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 51;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int P;int prim(){bool vis[MaxN];

poj 2349 Arctic Network uva 10369(prim or kruscal最小生成树)

题目很麻烦,因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。 感觉网上的题目解释都没说得很清楚,不适合新手。自己写一个。 题意:给你点的坐标,然后两点间可以有两种方式来通信:第一种是卫星通信,第二种是无线电通信。 卫星通信:任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接,与点间的距离无关; 无线电通信:两个点之间的距离不能超过D,无线电收发器的功率越大,D越大,越昂贵。 计算无线电收发器D

poj 1734 (floyd求最小环并打印路径)

题意: 求图中的一个最小环,并打印路径。 解析: ans 保存最小环长度。 一直wa,最后终于找到原因,inf开太大爆掉了。。。 虽然0x3f3f3f3f用memset好用,但是还是有局限性。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#incl

hdu 1102 uva 10397(最小生成树prim)

hdu 1102: 题意: 给一个邻接矩阵,给一些村庄间已经修的路,问最小生成树。 解析: 把已经修的路的权值改为0,套个prim()。 注意prim 最外层循坏为n-1。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstri

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

poj 3723 kruscal,反边取最大生成树。

题意: 需要征募女兵N人,男兵M人。 每征募一个人需要花费10000美元,但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人,那么可以少花一些钱。 给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度,征募某个人的费用是10000 - (已经征募的人中和自己的亲密度的最大值)。 要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。 解析: 先设想无向图,在征募某个人a时,如果使用了a和b之间的关系

poj 2175 最小费用最大流TLE

题意: 一条街上有n个大楼,坐标为xi,yi,bi个人在里面工作。 然后防空洞的坐标为pj,qj,可以容纳cj个人。 从大楼i中的人到防空洞j去避难所需的时间为 abs(xi - pi) + (yi - qi) + 1。 现在设计了一个避难计划,指定从大楼i到防空洞j避难的人数 eij。 判断如果按照原计划进行,所有人避难所用的时间总和是不是最小的。 若是,输出“OPETIMAL",若