poj——1182食物链 并查集(提升版)

本文介绍了一种使用并查集数据结构解决食物链关系判断问题的方法。通过将动物分为ABC三类,并利用并查集进行同类合并,解决了动物间捕食关系的判断,避免了直接比较带来的复杂度。

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因为是中文题,题意就不说了,直接说思路

我们不知道给的说法中的动物属于A B C哪一类,所以我们可以用不同区间的数字表示这几类动物,这并不影响结果,我们可以用并查集把属于一类的动物放在一块,举个例子:

A    2*n ~ 3*n-1

B    n ~ 2*n-1

C   0 ~ n-1

假设 n =10,1和3是同类,那么1和3并到一块,11和13并到一块,21和23并到一块。那么这样既不相互矛盾,又把这三种动物的可能性列举了出来。1捕食4,那么说明1比4高了一个等级,将1和14归并为一类,11和24归并为一类,21和4归并为一类,即B吃C,A吃B,C吃A。

看代码:

#include<stdio.h>
int f[160001];
int getf(int v)
{
    if(f[v]==v)
        return v;
    return f[v]=getf(f[v]);
}
void marge(int u,int v)
{
    int t1=getf(u),t2=getf(v);
    if(t1!=t2)
        f[t2]=t1;
}
bool same(int u,int v)
{
    int t1=getf(u),t2=getf(v);
    if(t1!=t2)
        return 0;
    return 1;
}
int main()
{
//A 2*n ~ 3*n-1

//B n ~ 2*n-1

//C 0~ n-1
    int n,m,sum,a,b,p;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0; i<n*3+10; i++)
        f[i]=i;
    sum=0;
    for(int i=0; i<m; i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&p,&a,&b);
        a-=1,b-=1;
        if(a>=n||b>=n||b<0||a<0)
        {
            sum++;
            continue;
        }
        if(p==1)
        {
            if(same(a,b+n)||same(a,b+2*n))//a和b不能有捕食和被捕食的关系
                sum++;
            else
            {
                marge(a,b);//同一等级
                marge(a+n,b+n);
                marge(a+2*n,b+2*n);
            }
        }
        else if(p==2)
        {
            if(same(a,b)||same(a,b+2*n))//a和不能是同类 也不能是b捕食a
                sum++;
            else//a捕食b表示a和b+n是同一等级
            {
                marge(a,b+n);
                marge(a+n,b+2*n);
                marge(a+2*n,b);
            }
        }
    }
    printf("%d\n",sum);
    return 0;
}

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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