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题意:Bessie为了报复雇主,决定将雇主让他做的工作竟可能的做得很糟糕,他的想法如下:
1>使整个网络的花费竟可能的最大;
2>保证建成的网络是连通图,即任意两定点之间都存在路径;
3>建成的网络没有环(即回路)存在.
现在要求建成该网络的最大花费,如果建成的网络不是连通图,则输出"-1".
最大生成树,用Kruskal算法求解,只需将边按权值降序排序,然后就是和最小生成树中的算法一样.而如果使用Prim算法则要考虑重边的情况,但用Kruskal算法则不需要考虑重边,因为我们已经将边进行了排序,当一条边加入的时候,不可能再加入重边.
使用Kruskal算法,加以考虑使用并查集的这种数据结构,通过这道题目,即回忆了并查集,有进一步复习了Prime算法。代码如下:
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int Max=20005;
struct Edge
{
int u,v,w;
}e[Max];
int p[10005];
int r[10005];
bool cmp(const Edge &a,const Edge &b)
{
return a.w>b.w;
}
void inital(int x)
{
p[x]=x;
r[x]=1;
}
int find(int x)
{
if (x!=p[x])
p[x]=find(p[x]);
return p[x];
}
void Union(int x,int y)
{
if (r[x]<r[y])
{
p[x]=y;
r[y]+=r[x];
}
else if(r[x]>r[y])
{
p[y]=x;
r[x]+=r[y];
}
else
{
r[y]++;
p[y]=x;
}
}
int main()
{
int i,n,m;
while (cin>>n>>m&&n&&m)
{
for (i=0;i<n;i++)
inital(i);
for (i=0;i<m;i++)
cin>>e[i].u>>e[i].v>>e[i].w;
sort(e,e+m,cmp);
int px,py;
int num,ans;
num=ans=0;
for (i=0;i<m;i++)
{
px=find(e[i].u);
py=find(e[i].v);
if (px!=py)
{
Union(px,py);
ans+=e[i].w;
num++;
}
}
if(num==n-1)
cout<<ans<<endl;
else
cout<<-1<<endl;
}
return 0;
}
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各城市方言距离数据-中山大学岭南学院产业与区域经济研究中心 方言距离是指两种或多种方言之间的相似程度或差异程度。参考中山大学岭南学院产业与区域经济研究中心的刘毓芸等(2015)文献。他们基于方言树图,并参考《汉语方言大词典》和《中国语言地图集》对方言的划分,将汉语方言从宽泛到具体分为以下几个层级:汉语→方言大区→方言区→方言片。为了量化县与县之间的方言差异,他们采用了一种赋值方法: 若它们分属不同方言大区,则距离为3。: 若两个县同属一个方言片,则它们之间的方言距离为0; 若两个县属于同一方言区但不同方言片,则距离为1; 若它们属于同一方言大区但不同方言区,则距离为2; 方言距离是一个反映方言之间相似程度或差异程度的重要指标,它在语音识别、方言研究等领域具有广泛的应用价值。 参考文献:[1]刘毓芸, 徐现祥, 肖泽凯. 2015. 劳动力跨方言流动的倒U型模式[J]. 经济研究, 50(10): 134-146+162. 指标 语系、语族、方言大区、方言区/语支、方言片/语种、Supergroup、Dialect、group、Sub-dialect、groupPref_1、Pref_2、DiaDist、PrefCode_1、PrefCode_2等等。