主要给大家介绍了关于Python中循环后使用list.append()数据被覆盖问题的解决方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

5G覆盖问题分析

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文件中有一份是 题目，另一份是已测试通过的代码

算法设计与分析第六章算法实现题第二题： 问题描述 给定一个赋权无向图G=(V,E),每个顶点v∈V都有一个权值w(v).如果U包含于V,且对任意(u,v)∈E有u∈U或v∈U,就称U为图G的一个顶点条覆盖.G的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖. 编程任务 对于结定的无向图G,设计一个优先队列式分支限界法,计算G的最小权顶点覆盖. 数据输入 由文件input.txt给出输入数据.第1行有2个正整数n和m,表示给定的图G有n个顶点和m条边,顶点编号为1,2,.....,n.第2行有n个正整数表示n个顶点的权.接下来的m行中,每行有2 个正整数u,v,表示图G的一条边(u,v) 结果输出 将计算出的最小权顶点覆盖的顶点权之和以及最优输出到文件output.txt.文件第1行是最小权顶点覆盖顶点权之和;第2行是最优解xi,1≤i≤n,xi=0表示顶点i不在最小权顶点覆盖中.

项目设计：最小权顶点覆盖问题 给定一个赋权无向图 G=(V,E)，每个顶点 v V ∈ 都有一个权值 w(v)。如果 U 包含于 V， 且对于 ， 且对于(u,v) E ∈ 有 u U ∈ 且 v V ∈ -U，则有 v K. ∈ 如：U = {1}, 若有边（1，2） ， 则有 2 属 于 属 于 K. 若有集合 U 包含于 V 使得 U + K = V, 就称 U 为图 G 的一个顶点覆盖。 G 的最小权 顶点覆盖是指 的最小权 顶点覆盖是指 G 中所含顶点权之和最小的顶点覆盖

★问题描述：给定一个赋权无向图G=(V,E),每个顶点v∈V都有一个权值w(v)。如果U∈V,且对任意(u,v)∈E有u∈U或v∈U,就称U为图G的一个顶点条覆盖.G的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖。 ★算法设计：对于结定的无向图G,设计一个优先队列式分支限界法,计算G的最小权顶点覆盖。 ★数据输入：由文件input.txt给出输入数据。第1行有2个正整数n和m,表示给定的图G有n个顶点和m条边,顶点编号为1,2,.....,n.第2行有n个正整数表示n个顶点的权.接下来的m行中,每行有2 个正整数u,v,表示图G的一条边(u,v)。 ★结果输出：将计算出的最小权顶点覆盖的顶点权之和以及最优输出到文件output.txt.文件第1行是最小权顶点覆盖顶点权之和;第2行是最优解xi,1≤i≤n,xi=0表示顶点i不在最小权顶点覆盖中。

传感器节点的部署是无线传感器网络研究的一个重要分支。证明了传感器节点覆盖圆盘与其邻 居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大;提出了一种基于蜂窝网格的传感器节点 部署算法,通过仿真与已有的基于方形网格的部署算法进行比较,结果证明:本算法能更有效地控制成本。

近似算法描述的集合覆盖问题，其实也是NP难问题，里面包括了详细的讲解，还有用C++语言的描述，里面还包括集合覆盖的算法代码、设计文档。我在很多书上并没能找到这样详细的描述和实现，不敢大学课本上的，还是外国著名工程师写的书都没用代码实现。大家如果觉得不错的话，评论一句，谢谢！