bzoj 1015: [JSOI2008]星球大战starwar

本文介绍了一个经典的并查集算法题目——JSOI2008星球大战starwar。该题要求根据给定的星球间以太隧道连通情况及帝国攻击顺序,快速计算每次攻击后反抗军占领星球的连通块数量。文章提供了一种通过逆向思维解决此问题的方法,并附带完整代码。

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1015: [JSOI2008]星球大战starwar

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Description

  很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治者整个星系。某一天,凭着一个偶然的机遇,一支反抗军摧毁了帝国的超级武器,并攻下了星系中几乎所有的星球。这些星球通过特殊的以太隧道互相直接或间接地连接。 但好景不长,很快帝国又重新造出了他的超级武器。凭借这超级武器的力量,帝国开始有计划地摧毁反抗军占领的星球。由于星球的不断被摧毁,两个星球之间的通讯通道也开始不可靠起来。现在,反抗军首领交给你一个任务:给出原来两个星球之间的以太隧道连通情况以及帝国打击的星球顺序,以尽量快的速度求每一次打击之后反抗军占据的星球的连通快的个数。(如果两个星球可以通过现存的以太通道直接或间接地连通,则这两个星球在同一个连通块中)。

Input

  输入文件第一行包含两个整数,N (1  < =  N  < =  2M) 和M (1  < =  M  < =  200,000),分别表示星球的
数目和以太隧道的数目。星球用 0 ~ N-1的整数编号。接下来的M行,每行包括两个整数X, Y,其中(0 < = X,Y)表示星球x和星球y之间有“以太”隧道,可以直接通讯。接下来的一行为一个整数k,表示将遭受攻击的星的
数目。接下来的k行,每行有一个整数,按照顺序列出了帝国军的攻击目标。这k个数互不相同,且都在0到n-1的范围内。

Output

第一行是开始时星球的连通块个数。接下来的K行,每行一个整数,表示经过该次打击后现存星球
的连通块个数。

Sample Input

8 13
0 1 1 6 6 5
5 0 0 6 1 2 2 3
3 4 4 5 7 1 7 2
7 6 3 6
5
1 6 3 5 7

Sample Output

1
1
1
2
3
3



不停删边,每次删完之后问你有多少联通快

把操作反过来就成了不停地加边啦,很简单的并查集

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int> G[400005];
int ans[400005], dt[400005], ufs[400005], flag[400005];
int Find(int x)
{
	if(ufs[x]==0)
		return x;
	return ufs[x] = Find(ufs[x]);
}
int main(void)
{
	int n, m, i, j, t1, t2, x, y, k, sum;
	while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
			G[i].clear();
		memset(ufs, 0, sizeof(ufs));
		for(i=1;i<=m;i++)
		{
			scanf("%d%d", &x, &y);
			x++, y++;
			G[x].push_back(y);
			G[y].push_back(x);
		}
		scanf("%d", &k);
		memset(flag, 0, sizeof(flag));
		for(i=1;i<=k;i++)
		{
			scanf("%d", &dt[i]);
			dt[i]++;
			flag[dt[i]] = 1;
		}
		sum = n;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(flag[i])
				continue;
			for(j=0;j<G[i].size();j++)
			{
				x = G[i][j];
				if(flag[x])
					continue;
				t1 = Find(i);
				t2 = Find(x);
				if(t1!=t2)
				{
					sum--;
					ufs[t1] = t2;
				}
			}
		}
		ans[k] = sum;
		for(i=k;i>=1;i--)
		{
			flag[dt[i]] = 0;
			for(j=0;j<G[dt[i]].size();j++)
			{
				x = G[dt[i]][j];
				if(flag[x])
					continue;
				t1 = Find(dt[i]);
				t2 = Find(x);
				if(t1!=t2)
				{
					ufs[t1] = t2;
					sum--;
				}
			}
			ans[i-1] = sum;
		}
		for(i=0;i<=k;i++)
			printf("%d\n", ans[i]-i);
	}
	return 0;
}


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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