生成式句法分析指的是，生成一系列依存句法树，从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中，生成模型的构建主要使用三类信息：词性信息、词汇信息和结构信息。前二类很好理解，而结构信息需要特殊语法标记，不做考虑。
Pseudoforest Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1844 Accepted Submission(s): 704 Problem Description In graph theory, a pseudoforest is an undirected graph in which every connecte
POJ 1797 Heavy Transportation（最大生成树-Prim） 最大生成树，方法模仿最小生成树，每次选最大边进行操作，即可。 HDU 5723 Abandoned country（最小生成树Kruskal+树形DP） 未解决等待树形DP，再回头来看这个题目。 HDU 5624 KK's Reconstruction（最小生成树-Kruskal） 这个题是让所求最小生成树的最大值与最小值相差最小，对于一棵最小生成树，当他的最小值确定后，他的最大值也就确定
HDU 1102 Constructing Roads（最小生成树-Prim） 最常见的，将已建成的路的权值设置为0，求最小生成树！ HDU 1162 Eddy's picture（最小生成树-Prim） 裸题，联系敲板子吧！ POJ 2560 Freckles（最小生成树-Kruskal） 裸题 POJ 2728 Desert King（01分数规划+二分+最小生成树-Prim） 0/1线性规划，二分做题！这个题得刷！ POJ 1679 The Unique MST（次
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行Prim操作，求B呢？这个将在后续的刷题中体现。 POJ 2377 Bad Cowtractors（最大生成树-Kruskal） 裸题，可以用来熟悉算法。 HDU 6141 I am your Father!（最小树形图） 朱刘算法，这个还不会，稍后来填坑。 CodeForces 609 E.Minimu
一棵 n 个节点的树可以理解为一个 n 个节点； n-1条边的连通图（一个节点可以到达任意一个其它节点）
那道网络流的题目在最短路径理论时间复杂度不可过的情况下，用 SPFA 作为 std 卡掉了不少高水平队伍的 dijstra 算法。
小C最近学了很多最小生成树的算法，Prim算法、Kurskal算法、消圈算法等等。正当小C洋洋得意之时，小P又来泼小C冷水了。小P说，让小C求出一个无向图的次小生成树，而且这个次小生成树还得是严格次小的，也就是说：如果最小生成树选择的边集是EM，严格次小生成树选择的边集是ES，那么需要满足：(value(e)表示边e的权值) \sum_{e \in E_M}value(e)<\sum_{e \in E_S}value(e)∑e∈EMvalue(e)<∑e∈ESvalue(e)
求有向图最大生成树，要求n的父节点尽量小。 我们将所有wi变为-wi，这题就变成了有向图最小生成树的模板题。对于f(n)尽可能小的要求，可以令所有wi扩大1000倍，然后 对于yi=n的点将1000-xi计入wi中，这样就保证了在W尽可能大的情况下f(n)尽可能小。有向图最小生成树的部分我们可以 O(nm)解决，大体思路是先找到每个点边权最小的父向边，然后这样连边可能会构成一些环，我们把这些环缩成一个点，然后把这个环向外连的边的权值减去向内连的边的权值，然后将这个图缩小，重复上述操作直至不再构成环。由于每次点数至少会减1，所以这样的操作至多做O(n)次，因此时间复杂度就是O(n*m)。 朱刘算法中不能记录路径，其中的fa[i]对应缩点后的下标。不过没关系，父节点非常好求，就是答案对1000取模。
上海区域赛，打铁而归，最终还是没有比过自己SLG的朋友。要说什么呢？实力的差距，还是说给自己的失败找借口？不能进入金牌区，为什么铜牌区还进不去，自己所有的骄傲，所有的成就似乎被一场比赛击溃。原来自己只是一叶障目不见泰山。
Problem Description Coach Pang is interested in Fibonacci numbers while Uncle Yang wants him to do some research on Spanning Tree. So Coach Pang decides to solve the following problem: Consider a bidirectional graph G with N vertices and M edges.
方法每次选择U—V之间的边，前提是最小生成树上不存在的边，添边之后删去较短边，使用LCA找到祖先，删边，这里保证次小生成树的是？只要添得边不是U-V在树上最小距离即可。
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题意：求从1-n所能承受的最大重量是多少，其最大重量就是1-n通路的最小边 分析：求最大生成树的最小边，排序的时候按照权值从大到小派，然后生成树，知道找到1-n的通路就可以了 #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; const int MAXN=1005; const int INF=0x7fffffff; int father[MAXN]; int rank[MAXN]; int ans,n,m; struct Edge
Pseudoforest Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 2382 Accepted Submission(s): 933 Problem Description In graph theory, a pseudoforest is an undirected graph in which every connect
3390: [Usaco2004 Dec]Bad Cowtractors牛的报复 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 69 Solved: 49 [Submit][Status][Discuss] Description 奶牛贝茜被雇去建设N(2≤N≤1000)个牛棚间的互联网．她已经勘探出M(1≤M≤ 20000)条可建的线路，每条线路连接两个牛棚，而且会苞费C(1≤C≤100000)．农夫约翰吝啬得很，他希望建设费用最少甚至他都不想给
预计分数：100+40+30=170 实际假分数：0+0+0=0 CE*3 实际真分数：60+50+0=110 老师没把我的程序放的文件夹里面，于是。。。。。 T1 https://www.luogu
Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others) Memory Limit: 132768/132768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1774 Accepted Submission(s): 689
预计分数：30+30+0=60 实际分数：30+30+10=70 稳有个毛线用，，又拿不出成绩来，， T1 https://www.luogu.org/problem/show?pid=T15626
图论是研究图的数学理论和方法，其中图是由顶点集合及连接这些顶点的边集合组成的数学结构。图论在计算机科学、网络规划、生物信息学等众多领域都有重要应用。最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）是图论中一个经典问题，指在一个加权连通图中寻找一棵权值最小的生成树。克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普利姆（Prim）算法是解决最小生成树问题的两种著名算法。
在图论中，最小生成树是一个重要的概念，它是一个连通图的子图，包含图中的所有节点，并且边的权重之和最小。 Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常用的最小生成树算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
一个连通的生成树是图中的极小连通子图，它包括图中的所有顶点，并且只含尽可能少的边。这意味着对于生成树来说，若砍去它的一条边，就会使生成树变成非连通图；若给它添加一条边，就会形成图中的一条回路。
最小生成树算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成树，使得生成树的所有边的权重之和最小。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络设计、电力传输等。
若图中顶点数为n，则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言，若砍去它的一条边，则会变成非连通图，若加上一条边则会形成一个回路。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。
图论中知名度比较高的算法应该就是 Dijkstra 最短路径算法，环检测和拓扑排序，二分图判定算法 以及今天要讲的最小生成树（Minimum Spanning Tree）算法了。
Dijkstra’s algorithm（迪杰斯特拉算法）是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表，然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸，也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法，都是关于最小生成树的，一种是Prim算法，另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的，也是图中比较重要的算法了。 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的，然后给出具体步骤的示例图，最后给出具体的代码实现，并进行测试。当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图，然后给出具体的代码和测试用例。当然本篇博客中
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。
首先构造一个只含n个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林不产生回路，直至森林变成过一棵树为止
像图论算法这种高级算法虽然不算难，但是阅读量普遍比较低，我本来是不想写 Prim 算法的，但考虑到算法知识结构的完整性，我还是想把 Prim 算法的坑填上，这样所有经典的图论算法就基本完善了。
图的“多对多”特性使得图在结构设计和算法实现上较为困难，这时就需要根据具体应用将图转换为不同的树来简化问题的求解。
最小生成树：一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。根据定义可知对于一个有V个顶点的图来说，其最小生成树定包含V个顶点与V-1条边。反过来如果一个图的最小生成树存在，那么图一定是连通图。 对于最小生成树算法最著名的有两种：Prim算法与Kruskal算法。
在一给定的无向图 G = ( V , E ) G = (V, E) G=(V,E) 中， ( u , v ) (u, v) (u,v)代表连接顶点 u u u 与顶点 v v v 的边，而 w ( u , v ) w(u, v) w(u,v) 代表此边的权重，若存在 T T T 为 E E E 的子集且为无循环图，使得 w ( T ) w(T) w(T) 最小，则此 T T T 为 G G G 的最小生成树，因为 T T T是由图 G G G产生的。
生成树指在无向图中找一棵包含图中的所有节点的树，此树是含有图中所有顶点的无环连通子图。对所有生成树边上的权重求和，权重和最小的树为最小生成树，次小的为次最小生成树。
连通图：无向图G中，若从顶点i到顶点j有路径相连，则称i,j是连通的；如果G是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向；如果图中任意两点之间都是连通的，那么图被称作连通图。
#include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<cstdio> typedef long long ll; using namespace std; const int M=1e5+100; ll n,m,res,ans=0x3f3f3f3f,mx; int f[M],fa[25][M],dep[M]; ll d[2][25][M]; bool used[3*M],vis[M]; vector<int> a[M]; struc
问题描述 n个村庄间架设通信线路，每个村庄间的距离不同，如何架设最节省开销？ 这个问题中，村庄可以抽象成节点，村庄之间的距离抽象成带权值的边，要求最节约的架设方案其实就是求如何使用最少的边、最小的权值和将图中所有的节点连接起来。 这就是一个最小代价生成树的问题，可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1：无向连通图的生成树是一个极小连通子图。 PS2：生成树是图的一个子图，包括所有的顶点和最少的边（n-1条边）。 PS3：最小代价生成树就是所有生成树中权值之和最小的那个。 算法思路 算
在计算机网络中，VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）是一种将局域网划分为多个逻辑上独立的子网的技术，它可以帮助网络管理员更好地管理网络资源。
我们在图的定义中说过，带有权值的图就是网结构。一个连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部的顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。所谓的最小成本，就是n个顶点，用n-1条边把一个连通图连接起来，并且使得权值的和最小。综合以上两个概念，我们可以得出：构造连通网的最小代价生成树，即最小生成树（Minimum Cost Spanning Tree）。 找连通图的最小生成树，经典的有两种算法，普里姆算法和克鲁斯卡尔算法，这里介绍普里姆算法。 为了能够讲明白这个算法，我们先构造网图的邻接矩阵，如图7-6
No.17期 最小生成树（一） Mr. 王：我们再来讲一个时间亚线性算法——最小生成树问题。这里先简单介绍一下树的概念。 小可：那什么是树呢？ Mr. 王：树的简单定义，就是一个没有回路的连通无向图。
最小生成树（ Minimum Spanning Tree ， MST ）是图论中的一个重要问题，涉及到在一个加权连通图中找到一棵包含所有节点且边的权重之和最小的树。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要作用，例如通信网络设计、电路板布线、城市规划等。在本篇博客中，我们将深入探讨最小生成树算法的优化和应用，主要关注两个著名的算法： Prim 算法和 Kruskal 算法。
在之前的文章中已经详细介绍了图的一些基础操作。而在实际生活中的许多问题都是通过转化为图的这类数据结构来求解的，这就涉及到了许多图的算法研究。
设连通图G=(V,E)，从任一顶点遍历，则图中边分成两部分：E(G) = T(G)+ B(G)，T(G)为遍历通过的边，B(G)为遍历时未通过的边，G’(V，T)为G的子图，称之为G的一棵生成树。
快要一整个月没有更新博客了，之前的几周每周都想着要写，但是最后时间还是排不开，最近的状态是一直在写代码，一直在怼工作的需求，顺便刷刷算法题，国庆则是没心没肺的玩了七八天，时间这么一分摊，写博客的时间总是挤不出来，罪过罪过。
通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。因为n个节点最少需要n-1个边联通，而距离就需要采取某种策略选择恰当的边。
给定一张带权无向图 G=（V，E），n = |V|， m = |E|。由 V 中全部 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。边权和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树（Minimum Spanning Tree,MST）。
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚，什么是最小生成树? 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子
在学习了图的基本结构和遍历方式后，我们再继续地深入学习一些图的基本应用。在之前的数据结构中，我们并没接触太多的应用场景，但是图的这两类应用确是面试或考试中经常出现的问题，而且出现的频率还非常高，不得不来好好说一说。
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