北航主要办公科研楼有新主楼、逸夫楼、如心楼、办公楼、图书馆、主楼、一号楼等等;。北航网络中心计划要给相关建筑物间铺设光缆进行网络连通，请给出用料最少的铺设方案。 编写程序输入一个办公区域分布图及建筑物之间的距离，计算出用料最少的铺设方案（只有一组最优解，不用考虑多组解)。要求采用Prim或Kruskal算法实现。 【输入形式】 办公区域分布图的顶点（即建筑物）按照自然数（0，1，2，n-1）进行编号，从标准输入中首先输入两个正整数，分别表示线路图的顶点的数目和边的数目，然后在接下的行中输入每条边的信息，每条边占一行，具体形式如下： <n> <e> <id> <vi> <vj> <weight> ... 即顶点vi和vj之间边的权重是weight，边的编号是id。
时间: 2023-11-22 18:56:43 AIGC 浏览: 215
以下是用Prim算法实现的最小生成树代码，其中采用了邻接矩阵存储边的信息：
```python
INF = float('inf')
n, e = map(int, input().split()) # n为顶点数，e为边数
graph = [[INF] * n for _ in range(n)] # 邻接矩阵存储边的信息
for i in range(e):
id, vi, vj, weight = map(int, input().split())
graph[vi][vj] = graph[vj][vi] = weight # 无向图，需要将vi和vj之间的边权重相同
# Prim算法
visited = [False] * n
min_dist = [INF] * n
min_dist[0] = 0 # 从任意一个顶点开始都可以，这里从0开始
for _ in range(n):
# 找到未访问过的距离最小的顶点
min_v = -1
for i in range(n):
if not visited[i] and (min_v == -1 or min_dist[i] < min_dist[min_v]):
min_v = i
visited[min_v] = True
# 更新与min_v相邻的顶点的距离
for j in range(n):
if not visited[j] and graph[min_v][j] < min_dist[j]:
min_dist[j] = graph[min_v][j]
# 计算最小生成树的权值和
total_weight = sum(min_dist)
print(total_weight)
```
代码思路如下：
首先输入顶点数和边数，然后创建邻接矩阵存储边的信息。接下来依次输入每条边的信息，并将无向图中两个顶点之间的边权重相同。
然后使用Prim算法计算最小生成树的权值和。首先将所有顶点标记为未访问过，将从任意一个顶点开始，这里选择了编号为0的顶点。然后循环n次，每次找到未访问过的距离最小的顶点min_v，并将其标记为已访问。接着更新与min_v相邻的顶点的距离，如果距离更小则更新min_dist数组。最后计算最小生成树的权值和，即min_dist数组中所有元素的和。
注意：以上代码只给出了Prim算法的实现，如需使用Kruskal算法，需要另外实现并查集等数据结构。
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2. **时间可用性管理**：
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### 描述知识点
#### 安装和使用Moon应用程序
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- 使用git clone命令从GitHub克隆Moon项目的仓库。
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4. **测试与调试**：确保应用在不同的浏览器和设备上运行无误。
5. **部署上线**：将应用程序部署到服务器上，供用户访问。
6. **维护更新**：根据用户反馈和市场汇率波动，定期更新应用。
### 贡献与许可
该文档还提到了如何为该项目贡献代码。首先需要将项目克隆到本地计算机，然后创建一个新的分支进行修改或增加功能，之后将分支推送到自己的GitHub仓库，并向原项目提交一个拉取请求（Pull Request）。此外，文档提到了项目的许可信息，但具体的内容未在摘要中给出。
总结以上内容，货币汇率计算器是基于前端技术实现的一个应用程序，通过HTML、CSS和JavaScript技术构建用户界面并实现功能，它依赖于外部的汇率API来获取实时数据。开发者可以遵循文档中给出的步骤对项目进行贡献，并遵守项目的许可协议。
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```cpp
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beaconData[12] = 0x0C; // UUID Instance BID[0 to 5]
beaconData[13] = 0xFA; // 0cfa43d07079
beaconData[14] = 0x43;
beaconData[15] = 0xD0;
beaconData[16] = 0x70;
beaconData[17] = 0x79;