可用“破圈法”求解带权连通无向图的一棵最小代价生成树。
所谓“破圈法”就是“任取一圈，去掉圈上权最大的边”，反复执行这一步骤，直到没有圈为止。
请给出用“破圈法”求解给定的带权连通无向图的一棵最小代价生成树的详细算法，并用程序实现你所给出的算法。
注：圈就是回路。
VS运行会出错，用visualstudio2010运行就可以
所谓“破圈法”就是“任取一圈，去掉圈上权最大的边”，反复执行这一步骤，直到没有圈为止。
请给出用“破圈法”求解给定的带权连通无向图的一棵最小代价生成树的详细算法，并用程序实现你所给出的算法。
注：圈就是回路。
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2023/9/15 9:35:38
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城市要在各个辖区之间修建地铁来加快经济发展，但由于建设地铁的费用昂贵，因此需要合理安排地铁的建设路线，使乘客可以沿地铁到达各个辖区，并使总的建设费用最小。
（1）使用恰当的数据结构存储辖区名称和距离信息。
（2）根据读入的辖区距离信息，计算出应该建设哪些辖区的地铁路线。
（3）输出应该建设的路线，以及所需建设的总里程信息。
（1）使用恰当的数据结构存储辖区名称和距离信息。
（2）根据读入的辖区距离信息，计算出应该建设哪些辖区的地铁路线。
（3）输出应该建设的路线，以及所需建设的总里程信息。
2023/8/22 18:07:01
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决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
2023/8/11 22:13:29
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代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
2023/8/2 17:50:02
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自己写的哈夫曼树的构造和求最短路径，typedefstruct{intweight;intparent;intlchild;intrchild;}HNodeType;intn;HNodeTypeHuffNode[MAXNODE];voidHaffmanTree(HNodeTypeHuffNode[])
2023/7/20 9:25:29
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1、城市间的距离网采用的邻接矩阵表示，邻接矩阵的存储结构定义采用课本中给出的定义，若两个城市之间不存在道路，则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。
要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括了哪些城市间的道路，并显示得到的最小生成树的代价。
2、表示城市间距离网的邻接矩阵（要求至少6个城市，10条边）3、最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的代价。
要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括了哪些城市间的道路，并显示得到的最小生成树的代价。
2、表示城市间距离网的邻接矩阵（要求至少6个城市，10条边）3、最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的代价。
2023/6/7 8:01:29
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校园导游系统的设计与实现关于数据结构图的应用，实现图的深度优先遍历，广度优先遍历，最小生成树，最短路径等功能的完整C#源代码有注释，协助理解。
2023/3/15 4:24:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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