图任务中道路费用最小化的算法
最近我接到这个任务
基于双向道路系统，确定哪些城市之间值得修建道路，以便在不到N公里的时间内从任何城市到达任何其他城市。合格道路的距离和建设成本单独规定。最大限度地降低道路建设成本。
我从两个矩阵的java图形可视化初始合格的道路，但不能拿出算法，我不是很熟悉的图形）
共有1个答案
FOR EVER
M = 0
LOOP over every pair of cities
If min distance ( Dijkstra algorithm ) between cities > M
M = min distance
IF M <= N
BREAK
LOOP over eligible roads in order of increasing cost
IF road would reduce distance between two most distant cities
BUILD the road
请注意，Dijkstra的许多实现将给出从源到每个可能目的地的最小距离。这可用于优化循环计算M
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我们已经看到，树的生成和切割是密切相关的。这里有另一个联系。让我们移除Kruskal算法添加到生成树中的最后一条边；这将树分解为两个组件，从而在图中定义一个截（S,S）。我们对这个伤口能说什么呢？假设我们正在处理的图是未加权的，并且它的边是均匀随机排列的，以便Kruskal的算法处理它们。这里有一个值得注意的事实：在概率至少1/n^2的情况下，(S，S)是图中的最小割，其中割的大小(S，S)是S和
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我需要一些关于Prim的算法问题的帮助： 设T是图G的一个由Prim算法得到的最小生成树。设Gnew是在G上增加一个新的顶点和一些带权的边，将新的顶点连接到G上的一些顶点而得到的图，我们能把其中一条新的边加到T上构造Gnew的最小生成树吗？如果你回答是，请解释是怎样做的；如果没有，请解释原因。 提前谢谢！！
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这里有一个图，我需要用Prim和Kruskal的算法找到G的最小生成树。 我用普里姆的算法找到了最小生成树。这是我的尝试。 我很难用Kruskal的算法找到最小生成树。我看过许多与Kruskal的图算法相关的视频，但最终得到的图与Prim的算法相同。 谁能给我演示一下如何用Kruskal的算法找到图的最小生成树吗？
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1 原理 给定n个带权的观察样本$(w_i,a_i,b_i)$: $w_i$表示第i个观察样本的权重； $a_i$表示第i个观察样本的特征向量； $b_i$表示第i个观察样本的标签。 每个观察样本的特征数是m。我们使用下面的带权最小二乘公式作为目标函数： minimize{x}\frac{1}{2} \sum{i=1}^n \frac{wi(a_i^T x -b_i)^2}{\sum{k=
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好的，这是我在图中寻找切割的算法(这里我不是在说最小切割) 假设我们得到了一个非有向图的邻接列表。 < li >选择图上的任意顶点(用pivot表示) < li >选择图形上的任何其他顶点(随机)。(用x表示) < li >如果两个顶点之间有一条边，则从图形中删除该边。并将x连接的所有顶点转储到pivot上。(如果不是，则返回步骤2。 < li >如果有任何其他顶点连接到x，则更改邻接表，以便x现
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任务列表 下面表格记录了还没有实现的功能特性，欢迎大家认领任务，参与贡献。 类型 任务 困难度 认领人及时间 计划完成时间 进度 相关 Issue 文档 SOFADashboard 配置参数文档 简单 代码 支持 SOFARegistry 中 代码 支持 Docker 中 代码 支持 Kubernetes 中 代码 支持 Apollo 中 代码 优化前端 中