codeforces E. New Reform (并查集)

本文介绍了一种解决“最少单独城市”问题的算法。通过构建有向图,并使用并查集来维护联通块,标记环的存在与否,最终计算出修改道路方向后最少有几个城市成为单独城市的最小值。
题目链接:E. New Reform
大意:

n个城市,m条双向路,将这些路改成单向的,如果一个城市没有通向它的路,(入度为0)就说明该城市是单独的。问修改后最少有几个单独的城市,要使结果最小。

思路:

1.可以建成一个有向图,可能有k个联通块,如果一个联通块没有环,就说明这个联通块,至少有一个城市单独的,因此就化成找联通块和环的问题
2.联通块的话可以用并查集来维护,然后用cir[maxn]数组来标记是否有环,如果这个联通块的根节点存在环,那么该联通块不存在单独的城市,如果不存在环的话cnt++,最后的cnt就是答案;

代码:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include<cstring> 
using namespace std;
typedef pair<int,int> P;
typedef long long ll;
const int N=1e5+5;
int pre[N];
//并查集维护联通块 
int find(int x)
{
    if(x==pre[x])return x;
    return pre[x]=find(pre[x]);
}
int cir[N]; //标记是否有环 
int main()
{
    memset(cir,0,sizeof(cir));
    int n,m,i,j,u,v;
    cin>>n>>m;
    for(i=0;i<=n;++i)
    pre[i]=i;
    int cnt=0;
    for(i=0;i<m;++i)
    {
        cin>>u>>v;
        int x=find(u);
        int y=find(v);
        //相等说明两个在一个联通块里面,而这两个点之间又存在边,说明形成了环。 
        if(x==y)
        {
            cir[x]=1;
        }
        else{
            pre[y]=x;
            //将y的父亲标记成x,那么这个联通块的根节点就变成x
            //那么如果y成环的话,要转移到x上 
            if(cir[y])cir[x]=cir[y];
        }
    }
    for(i=1;i<=n;++i)
    {
        //一个联通块只有一个根节点,如果没成环就++ 
        if(pre[i]==i&&!cir[i])
        { 
            cnt++; 
        }
    }
    cout<<cnt;
    return 0;
 } 
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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