本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/173版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!     方差分析经常会出现不满足前提条件的情况,比如: 数据不符正态分布: 如何转换为正态: 方差不齐怎么办: 辛辛苦苦收集的原始数据,无法从中获取相应的结果.我们会很苦恼,不知下一步要如何去做. 我们一方面想通过参数检验获取相对准确的分析结论,另一方面却又不得不面对众多参数检验的前提假设条件难以满足的窘态. 如果遇到此类问题,

克鲁斯卡尔 #include <set> #include <map> #include <queue> #include <stack> #include <math.h> #include <bitset> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <

上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索.本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的.今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法.这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法了. 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的,然后给出具体步骤的示例图,最后给出具体的代码实现,并进行测试.当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图,然后给出具体的代码和测试用例.当

继续畅通工程 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 10765    Accepted Submission(s): 4704 Problem Description 省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可).现得到城镇道路统计表,表中列出了任意两

学习最小生成树算法之前我们先来了解下下面这些概念: 树(Tree):如果一个无向连通图中不存在回路,则这种图称为树. 生成树 (Spanning Tree):无向连通图G的一个子图如果是一颗包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树.生成树是连通图的极小连通子图.这里所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一条回路:若去掉一条边,将会使之变成非连通图. 最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST):或者称为最小代价树Minimum-cost Spanning Tree

学习最小生成树算法之前我们先来了解下 下面这些概念: 树(Tree):如果一个无向连通图中不存在回路,则这种图称为树. 生成树 (Spanning Tree):无向连通图G的一个子图如果是一颗包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树. 生成树是连通图的极小连通子图.这里所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一条回路:若去掉一条边,将会使之变成非连通图. 最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST):或者称为最小代价树Minimum-cost Spanning Tr

克鲁斯卡尔算法打印最小生成树: 构造出所有边的集合 edges,从小到大,依次选出筛选边打印,遇到闭环(形成回路)时跳过. JS代码: //定义邻接矩阵 let Arr2 = [ [0, 10, 65535, 65535, 65535, 11, 65535, 65535, 65535], [10, 0, 18, 65535, 65535, 65535, 16, 65535, 12], [65535, 18, 0, 22, 65535, 65535, 65535, 65535, 8], [6553

目录 应用场景-公交站问题 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法图解 克鲁斯卡尔算法分析 如何判断回路? 代码实现 无向图构建 克鲁斯卡尔算法实现 获取一个点的终点解释 应用场景-公交站问题 某城市新增 7 个站点(A, B, C, D, E, F, G) ,现在 需要修路把 7 个站点连通,各个站点的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 12公里 问:如何修路保证 各个站点都能连通,并且 总的修建公路总里程最短? 如上图所示:要求和前面的普利姆算法中的修路问题是一样的要求,只是换了一个

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个.这里面充分体现了贪心算法的精髓.大致的流程能够用一个图来表示.这里的图的选择借用了Wikipedia上的那个.很清晰且直观. 首先第一步,我们有一张图,有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序,对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第

Eddy's picture Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 4   Accepted Submission(s) : 1 Problem Description Eddy begins to like painting pictures recently ,he is sure of himself to become a

题意:  给你一个图,有边权,K个询问:u到v 的路径中   边权最大值-边权最小值的最小值是多少 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1598 题解(非自己想出):把边排序 枚举最小边,然后类似克洛斯卡尔,不断加边 更新ANS值(F[i][j]) 复杂度Q*E^2   如果Q变大 可以选择 E*E*N 预处理所有点 为何我自己没想到?:太拘泥于用深搜的想法去解决,这种跟边权最大值最小值的题目应该多考虑排序边 解法2: 二分差值,枚举最小边,再克鲁

# include <stdio.h> # define MAX_VERTEXES //最大顶点数 # define MAXEDGE //边集数组最大值 # define INFINITY //代表不可能的数(无穷大) typedef struct {//图 结构体定义 int arc[MAX_VERTEXES][MAX_VERTEXES];//二位数组 矩阵 int numVertexes, numEdges;//当前图中的顶点数和边数 }MGraph; typedef struct {//

设有一个有n个顶点的连通网N={V,E},最初先构造一个只有n个顶点, 没有边的非 连通图 T={V, E}, 图中每个顶点自成一个连通分量. 当在E中选到一条具有最小权值的边时,若该边的两个顶点落在不同的连通分量上, 则将此边加入到T中:否则将此边舍去,重新选择一条权值最小的边. 如此重复下去,直到所有顶点在同一个连通分量上为止. import java.io.BufferedInputStream; import java.util.*; /* * @author denghuilong *

还是畅通project Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 26860    Accepted Submission(s): 11985 Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了随意两村庄间的距离.省政府"畅通project"的目标是使全省不论什么两个村庄间都能够实现公路交

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)它既是古典最低的一个简单的了解生成树算法. 这充分反映了这一点贪心算法的精髓.该方法可以通常的图被表示.图选择这里借用Wikipedia在.非常清晰直观. 首先第一步,我们有一张图.有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序.对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第二步.在剩下的变中

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1233 题意描述: 输入n个城镇以及n*(n-1)/2条道路信息 计算并输出将所有城镇连通或者间接连通需要修建的最短道路的总长度 解题思路: 最小生成树问题模板题,使用克鲁斯卡尔算法即可. AC代码: #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; struct edge { int u,v,w; }; ]; int

按照惯例,接下来是本篇目录: $1 什么是最小生成树? $2 什么是克鲁斯卡尔算法? $3 克鲁斯卡尔算法的例题 摘要:本片讲的是最小生成树中的玄学算法--克鲁斯卡尔算法,然后就没有然后了. $1 什么是最小生成树? •定义: 先引入一个定理:N个点用N-1条边连接成一个联通块,形成的图形只可能是树,没有别的可能: 根据这个定理,我们定义:在一个有N个点的图中,选出N-1条边出来,连接所有N个点,这N-1条边的边权之和最小的方案: •最小生成树之prim算法:   由于本蒟蒻还不会这个算法,所以

P1546 最短网络 Agri-Net 那么这个题是一道最小生成树的板子题 在此讲解kruskal克鲁斯卡尔方法: 原理: 并查集在这里被用到: 众所周知:树满足这样一个定理:如果 图 中有n个节点并且相联通,那么找出n-1条连接所有节点的边并且使连接成的图中没有环(走一圈又回到原先节点的路径),那么这个图一定是一棵树. 那么,我们写代码时只要满足以上条件并且使得找到的n-1条边总和最小,那么这棵树就是最小生成树啦!QWQ. 那么,我们将每个点都看成一个集合,每个集合的初始值为这个点的编号,保证

题目简述:假如有一个无向连通图,有n个顶点,有许多(带有权值即长度)边,让你用在其中选n-1条边把这n个顶点连起来,不漏掉任何一个点,然后这n-1条边的权值总和最小,就是最小生成树了,注意,不可绕成圈. 思路简介:对比普里姆和克鲁斯卡尔算法,克鲁斯卡尔算法主要针对边来展开,边数少时效率比较高,所以对于稀疏图有较大的优势:而普里姆算法对于稠密图,即边数非常多的情况下更好一些.其思路为将边按照权值从小到大排列,先取出最小的边,,再取出第二小的边,直到连接所有顶点,其中要注意不能将同一条边连接在同一颗

c/c++ 用克鲁斯卡尔(kruskal)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路.这时,自然会考虑,如何在最节省经费的前提下建立这个公路网络. 每2个城市之间都可以设置一条公路,相应地都要付出一定的经济代价.n个城市之间,最多可以设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少? 克鲁斯卡尔(kruskal)算法的大致思路: 把每条边的权重