watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> //最小生成树之Prim算法 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define n 6 #define MaxNum 10000 /*定义一个

KM(Kuhn-Munkres)算法求带权二分图的最佳匹配 相关概念 这个算法个人觉得一开始时有点难以理解它的一些概念,特别是新定义出来的,因为不知道是干嘛用的.但是,在了解了算法的执行过程和原理后,这些概念的意义和背后的作用就渐渐的显示出来了.因此,先暂时把相关概念列出来,看看,有个大概印象就好,等到了解了算法的流程后,在看原理中会有这些概念,那个时候回来细看就好了. 完备匹配:定义 设G＝<V1,V2,E>为二部图,|V1|≤|V2|,M为G中一个最大匹配,且|M|＝|V1|,则称M为V1

prim 算法求最小生成树 还是畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 20712    Accepted Submission(s): 9213 Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离.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

Kruskal算法求最小生成树 测试数据: 5 6 0 1 5 0 2 3 1 2 4 2 4 2 2 3 1 1 4 1 输出: 2 3 1 1 4 1 2 4 2 0 2 3 思路:在保证不产生回路的情况下,选择权值小的边.是否产生回路采用并查集来实现 判断两个点是否连通:如果两个点的祖先不是同一个,说明这两个点不可联通,要标志两个点联通,只要使两个点的祖先是同一个.关于并查集的讲解可以看我转载的一篇文章. 比如初始化的时候ABC的祖先是他自己,先加入了AB这条边,这两个点的的父亲不一样,可

/** 题目:poj3565 Ants km算法求最小权完美匹配,浮点权值. 链接:http://poj.org/problem?id=3565 题意:给定n个白点的二维坐标,n个黑点的二维坐标. 求是否存在n条边,每条边恰好连一个白点,一个黑点,且所有的边不相交. 输出所有黑点连接的白点编号. 思路:最小权完美匹配. 假定有白点1(a1,b1), 2(a2,b2), 黑点3(a3,b3),4(a4,b4); 如果1(a1,b1)与3(a3,b3)相连,2(a2,b2)与4(a4,b4)相连,如

[POJ 2195] Going Home(KM算法求最小权匹配) Going Home Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 20303   Accepted: 10297 Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every little man can move one unit ste

边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的

首先在介绍这个算法之前我们要之明确一下什么是最小生成树的概念: 由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G 的最小生成树. 换言之,我们不能生成环且要让边权值和最小! 这里先介绍一个Prim算法: Prim算法的思想和朴素版Dijkstra算法很像,我们也是去找当前集合外(这个集合就是我们的最小生成树)的离集合最近的点,我们用dist来表示 然后找到这个离集合最近的点之后,将这个的边权加入res,我们

题目链接:http://poj.org/problem?id=2485 解题报告: 这里有一点要注意的是,第一个点时,dis数组还没有初始化,还全部为inf.第一次来到更新权时,才把邻接矩阵的数据存到dis中. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <memory.h> #include <algorithm> using namespace std

题面: 羽毛球队有男女运动员各n人.给定2 个n×n矩阵P和Q.P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势:Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势.由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[j][i].男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i].设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大. 题解: 看完题很容易发现这就是一个带权二分图匹配,

题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-2195 题目大意: 给定一个N*M的地图,地图上有若干个man和house,且man与house的数量一致.man每移动一格需花费$1(即单位费用=单位距离),一间house只能入住一个man.现在要求所有的man都入住house,求最小费用. 思路: KM算法传送门: 理解篇    运用篇 每个man和house建立带权二分图,曼哈顿距离就是边的值,这里要求最小费用,也就是二分图最小权值匹配,但是KM算法求的是二分图最

一.带权有向图 二.算法原理 1)由于我们的节点是从1-6,所以我们创建的列表或数组都是n+1的长度,index=0的部分不使用,循环范围为1-6(方便计算). 2)循环之前,我们先初始化dis数组和mark数组: dis数组中保存我们需要求的开始点(start),到其余所有点的最短路径.初始化的时候,只初始化到自己能够直接到的节点的距离,不能直接到的距离初始化为max_int(即sys.maxsize). mark保存节点的状态,如果已经被计算过,则状态为True,还未被计算过,则为False

由于涉及到实数,一定,一定不能直接等于,一定,一定加一个误差<0.00001,坑死了…… 有两种事物,不难想到用二分图.这里涉及到一个有趣的问题,这个二分图的完美匹配的最小权值和就是答案.为啥呢?因为如果有四个点,a,b,c,d .Ab和cd交叉,ac和bd不交叉,那么ac和bd的长度和一定小于ab和cd的长度和,可以画一个图很容易就证出来.所以,如果所有的边都不交叉,又因为有解,那么最小的权值和就是解了.附图一枚,自己画的,比较简陋,凑活着看吧…… 用KM算法求最佳完美匹配最小权值和,可以直接

给定一个n个点m条边的无向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数. 求最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出impossible. 给定一张边带权的无向图G=(V, E),其中V表示图中点的集合,E表示图中边的集合,n=|V|,m=|E|. 由V中的全部n个顶点和E中n-1条边构成的无向连通子图被称为G的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G的最小生成树. 输入格式 第一行包含两个整数n和m. 接下来m行,每行包含三个整数u,v,w,表示点u和点v之间存在一条权

题目链接:http://poj.org/problem?id=1258 解题报告: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <memory.h> using namespace std; #define N 10005 #define inf 100010 int a[N][N],ans; bool vis[N]; int dis[N],n; bool Prim(

关于图的最小生成树算法------普里姆算法 首先我们先初始化一张图: 设置两个数据结构来分别代表我们需要存储的数据: lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0说明以i为终点的边的最小权值=0,也就是表示i点加入了mst数组 mst[i]:这个数组对应的下标(图顶点)的值,是当前最小生成树表示的顶点的连接的那个边的权值 我们假设v1是初始点,进行初始化,不相连的用*表示,表示无穷大! 我们先把所有v1对应的顶点的权值放进lowcost数组中,进行初始化,之后

//稀疏图 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; , INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//先初始化为正无穷 ;//权重 ; i < n; i ++ ) {

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int maxn = 1005; bool vis[maxn]; int cost[maxn][maxn], lowc[maxn]; vector<int> demo; int prim(int cost[][maxn], int n) { int ans = 0; memset(vis, false, sizeof(vis

/****************************************************** 二分图最佳匹配 (kuhn munkras 算法 O(m*m*n)). 邻接矩阵形式 . 返回最佳匹配值,传入二分图大小m,n 邻接矩阵 map ,表示权,m1,m2返回一个最佳匹配,为匹配顶点的match值为-1, 一定注意m<=n,否则循环无法终止,最小权匹配可将全职取相反数. 初始化: for(i=0;i<MAXN;i++) for(j=0;j<MAXN;j++) mat

先orz litble--KM算法 为什么要用KM算法 因为有的题丧心病狂卡费用流 KM算法相比于费用流来说,具有更高的效率. 算法流程 我们给每一个点设一个期望值[可行顶标] 对于左边的点来说,就是期望能匹配到多大权值的右边的点 对于右边的点来说,就是期望能在左边的点的期望之上还能产生多少贡献 两个点能匹配,当且仅当它们的期望值之和为这条边的权值 一开始初始化所有左点的期望是其出边的最大值,因为最理想情况下当然是每个点都匹配自己能匹配最大的那个 右点期望为0 然后我们逐个匹配,当一个点匹配失败

Description 求出给定无向带权图的最小生成树.图的定点为字符型,权值为不超过100的整形.在提示中已经给出了部分代码,你只需要完善Prim算法即可. Input 第一行为图的顶点个数n      第二行为图的边的条数e      接着e行为依附于一条边的两个顶点和边上的权值 Output 最小生成树中的边. Sample Input ABCDEF A B 6 A C 1 A D 5 B C 5 C D 5 B E 3 E C 6 C F 4 F D 2 E F 6   Sample O