POJ 2236 - Wireless Network

并查集的应用。

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
struct type{
	int x,y;//电脑的坐标
	bool state;//电脑是否已修复,已修复为1,未修复为0
}c[1005];
int par[1005],rank[1005],n,d;
void init(int n)
{
	for(int i=1;i<=n;i++){
		par[i]=i,rank[i]=0;
		c[i].state=0;
	}
}
int find(int x)
{
	if(par[x] == x) return x;
	else return( par[x] = find(par[x]) );
}
void unite(int x,int y)
{
	x=find(x),y=find(y);
	if(x == y) return;
	if(rank[x] < rank[y]) par[x]=y;
	else
	{
		par[y]=x;
		if(rank[x] == rank[y]) rank[x]++;
	}
}
double dist2(type a,type b)//返回两台电脑的距离的平方
{
	return( (a.x-b.x)*(a.x-b.x) + (a.y-b.y)*(a.y-b.y) );
}
bool same(int x,int y){return( find(x) == find(y) );}
int main()
{
	char op;
	scanf("%d%d",&n,&d);
	init(n);//初始化n台电脑
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d%d",&c[i].x,&c[i].y);
	while(cin>>op)
	{
		if(op == 'O')
		{
			int Num;
			scanf("%d",&Num);
			c[Num].state=1;
			for(int i=1;i<=n;i++)//遍历每台电脑,对于某台电脑c[i]……
			{
				if(i == Num) continue;
				if(c[i].state && dist2(c[i],c[Num]) <= d*d) unite(i,Num);//如果c[i]是已修复的,并且与当前修复这台电脑c[Num]距离小于d,就归入一组
			}
		}
		else if(op == 'S')
		{
			int test1,test2;
			scanf("%d%d",&test1,&test2);
			if(same(test1,test2)) printf("SUCCESS\n");//在同一组内,就可以成功通信
			else printf("FAIL\n");//否则就无法通信
		}
	}
}




根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值