POJ 2524 - Ubiquitous Religions

本文介绍了一道关于并查集的经典题目实现,通过C++代码详细展示了如何使用并查集来解决图论中的连接问题。文章包括了初始化、查找、合并等核心操作,并通过实例解释了如何统计不连通子图的数量。

并查集水题。

#include<cstdio>
#include<set>
using namespace std;
int m,n;
int par[50000+5],rank[50000+5];
void init()  
{  
    for(int i=1;i<=n;i++) par[i]=i,rank[i]=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]++;  
    }  
}  
int main()
{
	int cnt=0;
	while(scanf("%d%d",&n,&m) && m!=0 && n!=0)
	{
		init();
		for(int i=1;i<=m;i++){
			int x,y;
			scanf("%d%d",&x,&y);
			if(find(x)!=find(y)) unite(x,y);//将两个信仰相同的同学合并 
		}
		set<int> s;//新建一个用于存所有整一个图中每一个集合的根的set,它的size就是答案 
		for(int i=1;i<=n;i++){
			s.insert(find(i));
		}
		printf("Case %d: %d\n",++cnt,s.size());
	}
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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