在Python中找到图中所有顶点中最小成本的和的程序
假设有一个有n个顶点和m条边的带权图。边权重是2的幂。可以从图中的任何顶点到达任何顶点,旅行的成本将是图中所有边权重的加和。我们将不得不确定每对顶点之间最小成本的总和。
如果输入如下所示
并且顶点数(n)= 6;则输出将为2696。
所有距离的总和为2696。
要解决这个问题,我们需要遵循以下步骤-
- 定义一个函数par_finder()。这将采用i,par
- 如果par[i]与-1相同,则
- 返回i
- res:=par_finder(par [i],par)
- par[i] := res
- 返回res
- 如果par[i]与-1相同,则
- 定义一个函数helper()。这将采用i,par,w,G,n
- child :=1
- 对于G[i]中的每个项,请执行以下操作
- 如果item [0]与par相同,则
- 进入下一个迭代
- 否则,
- child:=child+helper(item [0],i,item[1],G,n)
- 如果par与-1不同,则
- ans:= ans + child (n-child)(1 * 2^w)
- 返回child
- G:=一个包含n + 1个其他列表的新列表
- edges: =一个新的列表
- 对于roads中的每个项目,请执行以下操作
- u:= item[0]
- v:= item[1]
- w:= item[2]
- 在edges的末尾插入(u-1,v-1,w)
- 按边权重排序列表edges
- par: =大小为n + 1且初始化为-1的新列表
- r_edge:=一个新的列表
- 对于每个i在边缘中,做
- 如果par_finder(i[0],par)与par_finder(i[1],par)相同,则
- 进入下一个迭代
- 否则,
- 在r_edge的末尾插入I
- 在G [i [0]]的末尾插入对(i [1],i [2])
- 在G [i [1]]的末尾插入对(i [0],i [2])
- par [par_finder(i [0],par)]:=par_finder(i [1],par)
- 如果par_finder(i[0],par)与par_finder(i[1],par)相同,则
- ans:=0
- helper(0,-1,0,G,n)
- 返回ans
示例
让我们看一下以下实现以更好地理解-
def par_finder(i, par) :
if par[i] == -1 :
return i
res = par_finder(par[i], par)
par[i] = res
return res
def helper(i, par, w, G, n) :
global ans
child = 1
for item in G[i] :
if item[0] == par :
continue
else :
child += helper(item[0],i,item[1], G, n)
if par != -1 :
ans += child * (n - child) * (1 << w)
return child
def solve(n, roads):
global ans
G = [[] for i in range(n + 1)]
edges = []
for item in roads :
u,v,w = map(int, item)
edges.append((u-1, v-1, w))
edges = sorted(edges,key = lambda item : item[2])
par = [-1 for i in range(n + 1)]
r_edge = []
for i in edges :
if par_finder(i[0], par) == par_finder(i[1], par) :
continue
else :
r_edge.append(i)
G[i[0]].append((i[1],i[2]))
G[i[1]].append((i[0],i[2]))
par[par_finder(i[0], par)] = par_finder(i[1], par)
ans = 0
helper(0, -1, 0, G, n)
return ans
print(solve(6, [(1,4,8), (2,4,4), (3,4,4), (3,4,2), (5,3,8), (6,3,2)]))
输入
6, [(1,4,8), (2,4,4), (3,4,4), (3,4,2), (5,3,8), (6,3,2)]
输出
2696