5G网络建设

news2024/12/23 14:13:17

题目描述

现需要在基城市进行5G网络建设,已经选取N个地点设置5G基站,编号固定为1到N,接下来需要各个基站之间使用光纤进行连接以确保基
站能互联互通,不同基站之间假设光纤的成本各不相同,且有些节点之间已经存在光纤相连。
请你设计算法,计算出能联通这些基站的最小成本是多少。
注意:基站的联通具有传递性,比如基站A与基站B架设了光纤,基站B与基站C也架设了光纤,则基站A与基站C视为可以互相联通。

输入描述

第一行输入表示基站的个数N,其中:

  • 0<N≤20

第二行输入表示具备光纤直连条件的基站对的数目M,其中:

  • O<M<N*(N-1)/2

从第三行开始连续输入M行数据,格式为

  • XYZP

其中:
X,Y表示基站的编号

  • 0<X≤N
  • 0<Y≤N
  • X≠Y

Z 表示在 X、Y之间架设光纤的成本

  • 0<Z<100

P 表示是否已存在光纤连接,0 表示未连接,1表示已连接

输出描述

如果给定条件,可以建设成功互联互通的5G网络,则输出最小的建设成本
如果给定条件,无法建设成功互联互通的5G网络,则输出-1

 /*
3
3
1 2 3 0
1 3 1 0
2 3 5 1
  */
class Edge implements Comparable<Edge> {
    int u, v, cost;
 
    Edge(int u, int v, int cost) {
        this.u = u;
        this.v = v;
        this.cost = cost;
    }
 
    // 用于边的排序
    @Override
    public int compareTo(Edge other) {
        return this.cost - other.cost;
    }
}
 
class UnionFind {
    private int[] parent;
 
    public UnionFind(int size) {
        parent = new int[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            parent[i] = i; // 初始化时每个节点的父节点是它自己
        }
    }
 
    // 查找元素的根节点,并进行路径压缩
    public int find(int x) {
        if (parent[x] != x) {
            parent[x] = find(parent[x]);
        }
        return parent[x];
    }
 
    // 合并两个集合
    public boolean union(int x, int y) {
        int rootX = find(x);
        int rootY = find(y);
        if (rootX != rootY) {
            parent[rootY] = rootX;
            return true;
        }
        return false;
    }
}

public class G5网络建设Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int N = scanner.nextInt(); // 基站的个数
        int M = scanner.nextInt(); // 连接的个数
 
        List<Edge> edges = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            int x = scanner.nextInt() - 1;
            int y = scanner.nextInt() - 1;
            int z = scanner.nextInt();
            int p = scanner.nextInt();
            if (p == 1) z = 0; // 如果已经连接,成本视为0
            edges.add(new Edge(x, y, z));
        }
 
        // 按照成本从小到大排序
        Collections.sort(edges);
 
        // 使用并查集
        UnionFind uf = new UnionFind(N);
        int totalCost = 0;
        int edgesUsed = 0;
 
        // 遍历所有边
        for (Edge edge : edges) {
            if (uf.union(edge.u, edge.v)) {
                totalCost += edge.cost;
                edgesUsed++;
                if (edgesUsed == N - 1) {
                    break; // 已经使用了足够的边
                }
            }
        }
 
        // 检查是否所有的基站都被联通
        if (edgesUsed == N - 1) {
            System.out.println(totalCost);
        } else {
            System.out.println(-1);
        }
    }
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2123298.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

8个动态着陆页案例及最佳实践

动态着陆页是一种让市场营销人员在不必因成百上千变量而抓狂的情况下&#xff0c;利用个性化力量的绝佳方式&#xff0c;从而让他们能够扩大努力并增长业务。使用像光年AI这样的平台&#xff0c;可以更方便地实现这一目标。 在这篇文章中&#xff0c;您将了解到&#xff1a; …

非监督式机器学习:群集

聚类分析是一种非监督式机器学习形式&#xff0c;在此形式下&#xff0c;基于观察值的数据值或特征的相似性&#xff0c;将观察值分组到群集中。 这种就是非监督式机器学习&#xff0c;因为它不使用先前已知的标签值来训练模型。 在聚类分析模型中&#xff0c;标签是群集&#…

【Nacos】健康检查与环境隔离

1. 健康检测 1.1 两种健康检查机制 Nacos作为注册中心,需要感知服务的健康状态,才能为服务调用方提供良好的服务 Nacos 中提供了两种健康检查机制: 1. 客户端主动上报机制 客户端通过心跳上报方式告知服务端(nacos注册中心)健康状态,默认心跳间隔5秒:nacos会在超过15秒未收…

内网穿透之EW使用、判断服务器是否出网

环境搭建 使用的是下面文章的环境 记一次学习--内网穿透-CSDN博客 ew代理 然后同样通过thinkphp漏洞写入文件&#xff0c;然后通过蚁剑连接 然后上传ew的Linux版本&#xff0c;然后加权执行 一层代理 正向代理 设置正向代理&#xff08;在ubuntu上&#xff09;&#xff0…

React 发现无webpack相关的配置的目录,使用eject进行创建, 安装插件需要进行配置

React 发现无webpack相关的配置的目录&#xff0c;进行创建&#xff0c; 安装插件需要进行配置 react脚手架将webpack相关的配置隐藏起来了&#xff0c;如果想要看到webpack的配置可以执行package.json文件中的一个脚本&#xff1a;“eject”: “react-scripts eject”&#x…

流媒体之HLS协议(其三)

欢迎诸位来阅读在下的博文~ 在这里&#xff0c;在下会不定期发表一些浅薄的知识和经验&#xff0c;望诸位能与在下多多交流&#xff0c;共同努力&#xff01; 江山如画&#xff0c;客心如若&#xff0c;欢迎到访&#xff0c;一展风采 文章目录 前期博客参考书籍一、HLS协议简…

TwinCAT3 实时核中ADS实现C++ server、clinet数据传输

一、基本概念 ADS &#xff1a;Automation Device Specification&#xff0c;ADS设备间进行通信的协议规范。协议定义了ADS device之间如何寻址对方、ADS device之间可以执行哪些操作、执行这些操作需要哪些参数&#xff0c;以及操作完成后如何返回结果等。从编程角度看&#…

SVM 监督学习

一、分类问题 利用一条直线分类存在很多问题 二、SVM 支持向量机 其核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类&#xff0c;并且间隔最大。分类面尽可能远离样本点&#xff0c;宽度越大越好。 适用于中小型复杂数据集的分类。 三、硬间隔和软间隔 硬&#x…

Android Studio -> Android Studio 获取release模式和debug模式的APK

Android Studio上鼠标修改构建类型 Release版本 激活路径&#xff1a;More tool windows->Build Variants->Active Build Variant->releaseAPK路径&#xff1a;Project\app\build\intermediates\apk\app-release.apk Debug版本 激活路径&#xff1a;More tool w…

linux上使用rpm的方式安装mysql

1.从mysql官网上下载需要的版本&#xff0c;根据操作系统版本&#xff0c;CPU架构&#xff0c;下载让rpm bundle,这个版本是个完整版&#xff0c;包含其他所有版本 上传到服务器的一个目录&#xff0c;进行解压 执行tar -xvf mysql*.tar tar -xvf mysql*.tar 2.卸载老版本m…

【Canvas与电脑桌面】用六角回旋镖铺满一个平面(1920*1080)

【成图】 【代码】 <!DOCTYPE html> <html lang"utf-8"> <meta http-equiv"Content-Type" content"text/html; charsetutf-8"/> <head><title>六角回旋镖桌面1920x1080</title><style type"text/cs…

动手学深度学习(pytorch)学习记录27-深度卷积神经网络(AlexNet)[学习记录]

目录 创建模型读取数据集训练AlexNet AlexNet 是由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出的深度卷积神经网络&#xff0c;它在当年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛&#xff08;ILSVRC&#xff09;中取得了显著的成绩&#xff0c;从而引起了深度…

动手学深度学习(pytorch土堆)-02TensorBoard的使用

1.可视化 代码使用了 torch.utils.tensorboard 将数据记录到 TensorBoard 以便可视化。具体来说&#xff0c;它将标量数据记录到目录 logs 中&#xff0c;使用的是 SummaryWriter 类。 代码分解如下&#xff1a; SummaryWriter("logs")&#xff1a;初始化一个 Ten…

常用的 git命令的使用

一. 简介 本文简单学习一下&#xff0c;在从远程仓库中拉取代码&#xff0c;或者向远程仓库提交代码时&#xff0c;经常用到的一些 git命令。 二. git的其他命令的使用 1. 重新提交代码的命令 当已经提交过一笔代码&#xff0c;并经过了 CI自动化编译通过。这时可能发现…

WebAPI(二)、DOM事件监听、事件对象event、事件流、事件委托、页面加载与滚动事件、client,offset

文章目录 一、 DOM事件1. 事件监听2. 事件类型(1)、鼠标事件(2)、焦点事件(3)、键盘事件(4)、文本事件 3. 事件对象(1)、获取事件对象(2)、事件对象常用属性 4. 环境对象 this5. 回调函数 二、 DOM事件进阶1. 事件流(1)、 捕获阶段(2)、 冒泡阶段(3)、 阻止冒泡(4) 、阻止元素默…

python绘制3D瀑布图

成品&#xff1a; 代码&#xff1a; def line_3d(x, y, z, x_label_indexs):"""在y轴的每个点&#xff0c;向x轴的方向延伸出一个折线面&#xff1a;展示每个变量的时序变化。x: x轴&#xff0c;时间维&#xff0c;右边。y: y轴&#xff0c;变量维&#xff0c;…

前端:JavaScript 实现类

文章目录 1. Es6-类-class2. Es6-class 实现继承3. Es6-class 静态属性和私有属性4. Es5-寄生组合式继承 1. Es6-类-class 类是创建对象的模板&#xff0c;用代码封装数据以处理该数据&#xff0c;js中的类建立在原型上。 如何定义类&#xff0c;首先需要关键字 class&#x…

C++之打造my vector篇

目录 前言 1.参照官版&#xff0c;打造vector的基本框架 2.丰富框架&#xff0c;实现接口方法 基本的迭代器实现 数据的[]访问 容量和数据空间的改变 vector空间大小的返回与判空 数据的增删 数据打印 拷贝构造和赋值重载 3.扩展延伸&#xff0c;深度理解代码 迭代器…

iText2KG:显著降低LLM构建知识图谱时的幻觉现象

1. 当前知识图谱构建存在的问题 知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示&#xff0c;在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势。比如&#xff0c;知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据&#xff0c;提供一个具有凝聚力的信息视角。还能…

【Python进阶】学习Python从入门到进阶,详细步骤,就看这一篇。文末附带项目演练!!!

详细的Python学习路线 1. Python基础 Python安装和环境配置&#xff1a;学习如何在你的操作系统上安装Python&#xff0c;并配置开发环境。变量和数据类型&#xff1a;学习如何定义变量&#xff0c;以及Python中的基本数据类型&#xff0c;如整数、浮点数、字符串等。 Pytho…