连着做了四道畅通工程的题,其实都是一个套路,转化为可以求最小生成树的形式求最小生成树即可 这道题需要注意: 1:因为满足路的长度在10到1000之间才能建路,所以不满足条件的路径长度可以初始化为无穷 2:在求最小生成树的算法中(我用的prime算法)做一次过滤,找距离某个点的最短路径的时候,如果这个路径长度大于1000,那么就没有答案,prime算法课直接返回即可 Description 相信大家都听说一个“百岛湖”的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其他的小岛时都要通过划小船来

题目描述 在n个人中,某些人的银行账号之间可以互相转账.这些人之间转账的手续费各不相同.给定这些人之间转账时需要从转账金额里扣除百分之几的手续费,请问A最少需要多少钱使得转账后B收到100元. 输入输出格式 输入格式: 第一行输入两个正整数n,m,分别表示总人数和可以互相转账的人的对数. 以下m行每行输入三个正整数x,y,z,表示标号为x的人和标号为y的人之间互相转账需要扣除z%的手续费 (z<100). 最后一行输入两个正整数A,B.数据保证A与B之间可以直接或间接地转账. 输出格式: 输出A

题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/15/problems/897 题意:给出n个城镇,然后给出n×(n-1)/2条边,即每两个城镇之间的边,包含起始点,终点,修建的花费,以及是否已经修建.需要求出最小花费让城镇两两可达. 思路:最小生成树变形题,首先将边排序,将已经修好的放在前面,未修好的放在后面,并均按照花费升序排列.之后用并查集将已经连通的城镇并在一起,然后对未修好的道路使用kruskal算法,直到所有的城镇两两可达,此时的花费即最小. AC代码: #i

7-1 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

PTA 7-2 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

Going Home Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5539    Accepted Submission(s): 2907 Problem Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every l

首先说一下什么是树: 1.只含一个根节点 2.任意两个节点之间只能有一条或者没有线相连 3.任意两个节点之间都可以通过别的节点间接相连 4.除了根节点没一个节点都只有唯一的一个父节点 5.也有可能是空树(不含任何节点) 最小生成树就是: 在所有数据满足是一棵树的情况下一条将所有节点都连接起来且长度最短的一条路(因为任意两个节点之间有权值 (相连的两点之间权值为一个具体的数,不相连的两个点之间权值为无穷大)) 下面介绍通用的求最小生成树的两种算法: ps:这里用的两种算法都是用邻接矩阵实现适合点稠

一.主要内容: 介绍图论中两大经典问题:最小生成树问题以及最短路径问题,以及给出解决每个问题的两种不同算法. 其中最小生成树问题可参考以下题目: 题目1012:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1012 题目1017:还是畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1017 题目1024:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1024 题目1028:继续畅通工程 ht

1.Kruskal算法 图的存贮采用边集数组或邻接矩阵,权值相等的边在数组中排列次序可任意,边较多的不很实用,浪费时间,适合稀疏图.      方法:将图中边按其权值由小到大的次序顺序选取,若选边后不形成回路,则保留作为一条边,若形成回路则除去.依次选够(n-1)条边,即得最小生成树.(n为顶点数). Kruskal算法在图G=(V,E)上的运行时间取决于分离集合这一数据结构如何实现.采用在分离集合中描述的按行结合和通路压缩的启发式方法来实现分离集合森林的结构,这是从渐近意义上说,目前最快实现法

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

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:3960 解决:819 题目描述: 在某条线路上有N个火车站,有三种距离的路程,L1,L2,L3,对应的价格为C1,C2,C3.其对应关系如下: 距离s           票价 0<S<=L1         C1 L1<S<=L2        C2 L2<S<=L3        C3 输入保证0<L1<L2<L3<10^9,0<C1<C2<C3<10^9.

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[]; float Cmax, D, Davg, distance, pr

[问题描述] C国共有$n$个城市.有$n-1$条双向道路,每条道路连接两个城市,任意两个城市之间能互相到达.小R来到C国旅行,他共规划了$m$条旅行的路线, 第$i$条旅行路线的起点是$s_i$,终点是$t_i$.在旅行过程中,小R每行走一单位长度的路需要吃一单位的食物.C国的食物只能在各个城市中买到,而且不同城市的食物价格可能不同. 然而,小R不希望在旅行中为了购买较低价的粮食而绕远路,因此他总会选择最近的路走.现在,请你计算小R规划的每条旅行路线的最小花费是多少. [输入格式] 第一行包含

网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界约束. 可行流求解中没有源和汇的概念, 算法的目的是寻找一个可以使所有节点都能平衡, 所有边都能满足流

前面在介绍并查集时顺便提了Kruskal算法,既然已经说到了最小生成树问题,就没有道理不把Prime算法说了. 这里面先补充下Kruskal算法的大概意思,Kruskal算法通过把所有的边从小到大排列后,不断取权值最小的边加入最小生成树(起初可能是离散的多个树,最终连成一个整体),并通过并查集来舍弃形成回路的边. Prime算法有所不同,Prime算法先将一个起点加入最小生成树,之后不断寻找与最小生成树相连的边权最小的边能通向的点,并将其加入最小生成树,是一种更符合人的主观直觉的最小生成树算法.

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=2121 题意:n个顶点,m条边,求从某一点起建立有向图最小生成树而且花费最小.输出最小花费和根节点下标. 思路:这道题根是不确定的,我们能够先如果一个根.从这个根出发到不论什么一点的距离(sum)都比原图总权值还大.这样保证了虚拟的边不会是最小入边,也为之后推断是否生成了最小树形图提供方便,从这个点開始建立最小树形图,最后生成出一个结果.非常显然虚拟的根仅仅有一条出边.而且出边连接的点就是真实的根. 最

经典的最小生成树例子,Prime算法,具体的步骤及其注释本人均在代码中附加,请仔细阅读与品味,要求,可以熟练的打出. //Prime算法基础 #include<iostream> using namespace std; int main() { int n,m,i,j,k,min,t1,t2,t3; ][],dis[],book[] = {}; ; ,sum = ; cin >> n >> m; //初始化 用邻接矩阵存储 ;i <= n;i++) ;j <

746. 使用最小花费爬楼梯 746. Min Cost Climbing Stairs 题目描述 数组的每个索引做为一个阶梯,第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i].(索引从 0 开始) 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯. 您需要找到达到楼层顶部的最低花费.在开始时,你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯. 每日一算法2019/5/14Day 11LeetCode746. Min Cost Climbing

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题