poj 2524-Ubiquitous Religions(并查集)

本文介绍了一个简单的并查集应用案例——通过记录大学中学生间的宗教信仰关系来计算不同宗教的数量。该文提供了完整的代码实现,并详细解释了如何使用并查集的数据结构来简化这一过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目大意:在一个大学里面有的学生信仰不同的宗教,注意一点就是下面没出现的学生,视为他们各自信仰不同的宗教。问总共有多少个宗教?

解析:并查集的水题。直接上模板。

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 50010;
int n,m;
int pa[N],son[N];
void init() {
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		pa[i] = i;
		son[i] = 1;
	}
}
int getPa(int x) {
	if(x == pa[x]) {
		return x;
	}else {
		return x = getPa(pa[x]);	
	}
}
void Union(int x1,int x2) {
	int root1 = getPa(x1) , root2 = getPa(x2);
	if(root1 == root2) {
		return ;
	}
	if(root1 < root2) {
		pa[root2] = root1;
		son[root1] += son[root2];
	}else {
		pa[root1] = root2;
		son[root2] += son[root1];
	}
} 
int main() {
	int cas = 1;
	while( scanf("%d%d",&n,&m) != EOF && (n || m) ) {
		int a,b;
		init();
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			scanf("%d%d",&a,&b);
			Union(a,b);
		}
		int ans = 0;
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			if(i == pa[i]) {
				ans++;
			}
		}
		printf("Case %d: %d\n",cas++,ans);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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