zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 最优比例生成树最优比率生成树 01分数规划问题

    转载:http://blog.csdn.net/sdj222555/article/details/7490797
    网上有一些很数学的证明方法,表示看的挺晕,自己理解了一下后,发表下自己的看法,如果有错误,再进行修改
    其实原题就是求 MIN( ∑CiXi / ∑DiXi ) Xi∈{0,1} ,对每个生成树,设其比率r=∑CiXi / ∑DiXi ,可得∑CiXi - ∑DiXi * r=0(条件1)
    那么对于所有的生成树,显然∑CiXi - ∑DiXi * min(r) >= 0,当 ∑CiXi / ∑DiXi = min(r)时,等号成立。 而我们现在不知道min(r)是多少,只好进行枚举,对每个枚举的r ,构建新的权值(Ci-Di*r),然后求最小生成树,  为什么求最小呢? 我的理解就是这是为了寻找使得生成树的总权值为0的可能性,因为只有当其等于0 的时候,才满足了条件1 这个条件, 说明这个r是可行的,并且如果r枚举到值为min(r)时,其最小生成树的的总权值必然恰好等于0,但是如果不能等于0, 比如大于0, 显然是对该r值,所有的生成树上无论如何也满足不了条件1,说明r值就是偏小了。同理如果小于0,r值是偏大的,说明可能存在某些生成树使得满足条件1,而我们的目标是在满足条件1的情况下使得r最小。
    根据这个我们可以发现,实际上r的值是可以进行二分查找的。 而也有人给出了更为高效的迭代方法。
    poj  2728二分法
    #include <iostream>
    #include <string>
    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    #include <cstdlib>
    #include <algorithm>
    #include <cmath>
    #define MAXN 1005
    #define INF 1000000000
    #define eps 1e-7
    using namespace std;
    int n;
    double Edge[MAXN][MAXN], lowcost[MAXN];
    int nearvex[MAXN];
    struct Point
    {
        int x, y, z;
    }p[MAXN];
    double cal(int a, int b)
    {
        return sqrt(1.0 * (p[a].x - p[b].x) * (p[a].x - p[b].x) + 1.0 * (p[a].y - p[b].y) * (p[a].y - p[b].y));
    }
    double prim(int src, double l)
    {
        double cost = 0, len = 0;
        double sum = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            nearvex[i] = src;
            lowcost[i] = abs(p[src].z - p[i].z) - Edge[src][i] * l;
        }
        nearvex[src] = -1;
        for(int i = 1; i < n; i++)
        {
            double mi = INF;
            int v = -1;
            for(int j = 1; j <= n; j++)
                if(nearvex[j] != -1 && lowcost[j] < mi)
                {
                    v = j;
                    mi = lowcost[j];
                }
            if(v != -1)
            {
                cost += abs(p[nearvex[v]].z - p[v].z);
                len += Edge[nearvex[v]][v];
                nearvex[v] = -1;
                sum += lowcost[v];
                for(int j = 1; j <= n; j++)
                {
                    double tmp = abs(p[v].z - p[j].z) - Edge[v][j] * l;
                    if(nearvex[j] != -1 && tmp < lowcost[j])
                    {
                        lowcost[j] = tmp;
                        nearvex[j] = v;
                    }
                }
            }
        }
        return sum;
    }
    int main()
    {
        while(scanf("%d", &n) != EOF && n)
        {
            for(int i = 1; i <= n; i++)
                scanf("%d%d%d", &p[i].x, &p[i].y, &p[i].z);
            for(int i = 1; i <= n; i++)
                for(int j = 1; j <= n; j++)
                    Edge[i][j] = cal(i, j);
            double low = 0, high = 10.0;             //其实二分20多次已经很足够了
            double l = 0.0, r = 100.0, mid;
            while(r - l > eps)
            {
                mid = (l + r) / 2;
                if(prim(1, mid) >= 0) l = mid;
                else r = mid;
            }
            printf("%.3f
    ", r);
        }
        return 0;
    }
    
    迭代法:
    #include <iostream>
    #include <string>
    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    #include <cstdlib>
    #include <algorithm>
    #include <cmath>
    #define MAXN 1005
    #define INF 1000000000
    #define eps 1e-7
    using namespace std;
    int n;
    double Edge[MAXN][MAXN], lowcost[MAXN];
    int nearvex[MAXN];
    struct Point
    {
        int x, y, z;
    }p[MAXN];
    double cal(int a, int b)
    {
        return sqrt(1.0 * (p[a].x - p[b].x) * (p[a].x - p[b].x) + 1.0 * (p[a].y - p[b].y) * (p[a].y - p[b].y));
    }
    double prim(int src, double l)
    {
        double cost = 0, len = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            nearvex[i] = src;
            lowcost[i] = abs(p[src].z - p[i].z) - Edge[src][i] * l;
        }
        nearvex[src] = -1;
        for(int i = 1; i < n; i++)
        {
            double mi = INF;
            int v = -1;
            for(int j = 1; j <= n; j++)
                if(nearvex[j] != -1 && lowcost[j] < mi)
                {
                    v = j;
                    mi = lowcost[j];
                }
            if(v != -1)
            {
                cost += abs(p[nearvex[v]].z - p[v].z);
                len += Edge[nearvex[v]][v];
                nearvex[v] = -1;
                for(int j = 1; j <= n; j++)
                {
                    double tmp = abs(p[v].z - p[j].z) - Edge[v][j] * l;
                    if(nearvex[j] != -1 && tmp < lowcost[j])
                    {
                        lowcost[j] = tmp;
                        nearvex[j] = v;
                    }
                }
            }
        }
        return cost / len;
    }
    int main()
    {
        while(scanf("%d", &n) != EOF && n)
        {
            for(int i = 1; i <= n; i++)
                scanf("%d%d%d", &p[i].x, &p[i].y, &p[i].z);
            for(int i = 1; i <= n; i++)
                for(int j = 1; j <= n; j++)
                    Edge[i][j] = cal(i, j);
            double a = 0, b;
            while(1)
            {
                b = prim(1, a);
                if(fabs(a - b) < eps) break;
                a = b;
            }
            printf("%.3f
    ", b);
        }
        return 0;
    }



  • 相关阅读:
    深入理解MySQL开发性能优化.pptx
    公司mysql数据库设计与优化培训ppt
    weblogic 12c下jxls导出excel报错Could not initialize class org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFVMLDrawing
    智软科技医疗器械GSP监管软件通过多省市药监局检查
    论元数据和API管理工具
    sql server 2008空间释放
    论软件系统的设计与开发
    说说IT技术团队招聘那点事
    分布式系统基础设施概览
    分布式环境下rabbitmq发布与订阅端
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/thefirstfeeling/p/4410639.html
Copyright © 2011-2022 走看看