poj1988Cube Stacking(并查集+路径压缩)

本文深入探讨了并查集的应用场景,特别是如何通过路径压缩技术优化距离计算效率,通过实例代码展示了实现过程及核心算法原理。


本题依然是并查集的应用,与上一个监狱的问题不同,本题计算的是距离,通过记录通往自己父节点距离的相对距离,与父节点到根节点(代表元素)的距离依次相加

路径压缩时每次都要更新节点。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>

using namespace std;

const int maxn=30001;
int p;

struct
{
     int father,tot,dis;
}block[maxn];

void in()
{
     for(int i=0;i<maxn;++i)
     {
          block[i].dis=0;
          block[i].father=i;
          block[i].tot=1;
     }
}

int getanc(int a)
{

     if(block[a].father==a) return a;

     int ret;

     ret=getanc(block[a].father);
     block[a].dis+=block[block[a].father].dis;
     block[a].father=ret;

     return ret;
}

void union_set(int a,int b)
{
     int aa=getanc(a);
     int bb=getanc(b);
     block[bb].dis=block[aa].tot;//b元素的代表元素到代表元素的距离
     block[bb].father=aa;//b元素的代表元素父节点更新
     block[aa].tot+=block[bb].tot;//元素总个数更新
}
void print(int a)
{
     int aa=getanc(a);
     printf("%d\n",block[aa].tot-block[a].dis-1); //代表元素总个数-当前元素到代表元素的距离-本身=其下元素个数
}
int main()
{
    scanf("%d",&p);

    char s;
    int x,y;

    in();

    while(p--)
    {
         getchar();
         scanf("%c",&s);
         if(s=='M')
          {
          scanf("%d %d",&x,&y);
          union_set(x,y);
          }
         else {scanf("%d",&x);print(x);}
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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