并查集

本文介绍如何使用查并集算法解决道路联通问题,确保任意两个城镇间均可实现交通。文章详细解释了查并集的基本概念,包括查找根节点和合并操作,并提供了一个具体的示例代码。

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某省调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表,表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要互相间接通过道路可达即可)。问最少还需要建设多少条道路? 
Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是城镇数目N ( < 1000 )和道路数目M;随后的M行对应M条道路,每行给出一对正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号。为简单起见,城镇从1到N编号。 
注意:两个城市之间可以有多条道路相通,也就是说 
3 3 
1 2 
1 2 
2 1 
这种输入也是合法的 
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。 
Output
对每个测试用例,在1行里输出最少还需要建设的道路数目。 
Sample Input
4 2
1 3
4 3
3 3
1 2
1 3
2 3
5 2
1 2
3 5
999 0

0

查并集,刚开始看真的很懵逼,但是过了几天再再来看这个问题豁然开朗。

好多博客讲的非常清晰。讲一下思路。

查并集主要是两个函数和一个数组组成的问题。

int pre[1005]; //先定义一个数组,来装刚开始的每一数的附近节点的,也就是它本身。 int Find(int x) //第一个函数,找根节点的函数。 {     int r;     r=x;     while(r!=pre[r]) //r是自己本身,pre[r]是r附近节点,观察是不是相等,相等就跳出循环,即附近节点就是根节点         r=pre[r]; //把r的附近节点付给r,找附近节点的附近节点,看一看是不是它本身,即根节点。

//路径压缩     int i,j;     i=x;     while(pre[i]!=r)     {         j=pre[i];         pre[i]=r;         i=j;     } //让每一数都连到根节点上。     return r; }

void mix(int x,int y) //这个是并在一起的函数。假如你想让不是同一个根节点的数连在一起,用这个函数。 {     int fx=Find(x); //把x的根节点付给fx,把y的根节点付给fy。     int fy=Find(y);     if(fx!=fy)       pre[fy]=fx; //把fx的值付给fy的附近节点。即把fy的根节点变成pre[x]. }

了解了这个知识相信你。

这道题就绝对是一道特别简单的题

代码附上::::::::::::

int pre[1005]; int Find(int x) {     int r;     r=x;     while(r!=pre[r])         r=pre[r];     int i,j;     i=x;     while(pre[i]!=r)     {         j=pre[i];         pre[i]=r;         i=j;     }     return r; } void mix(int x,int y) {     int fx=Find(x);     int fy=Find(y);     if(fx!=fy)       pre[fy]=fx; } int main() {     int n,m;     while(~scanf("%d%d",&n,&m))     {         int s[1000];         memset(s,0,sizeof(s));         if(n==0)             break;         int a,b,k=0;         for(int i=1;i<=n;i++)         {             pre[i]=i;         }         for(int i=0;i<m;i++)         {             scanf("%d%d",&a,&b);             mix(a,b);         }         for(int i=1;i<=n;i++)             s[Find(i)]=1;         for(int i=1;i<=n;i++)         {             if(s[i])                 k++;         }         printf("%d\n",k-1);     } }

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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