HDU 3038 How Many Answers Are Wrong 带权并查集

本文介绍了一种使用并查集解决图论问题的方法,并通过路径压缩优化查询效率。利用par数组记录节点的父节点,ranks数组记录从节点到根节点的距离。通过不断更新ranks数组来确保查询过程中路径被压缩,提高后续查找效率。

用par[x]表示x的根节点,用ranks[x]表示x到根节点的距离,记得每次都要更新一遍ranks数组(题目中没说有多个输入,结果改了好久才发现加上while后瞬间就ac了。。。)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<ctime>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<set>
#include<bitset>
#include<map>
#include<stack>
#include<queue>
#include<vector>
#include<utility>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define inf 2*0x3f3f3f3f
#define llinf 1000000000000000000
#define pi acos(-1.0)
#define mod 1000000007
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
#define lrt rt<<1
#define rrt rt<<1|1
#define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<(b);i++)
#define per(i,a,b) for(int i=(b)-1;i>=(a);i--)
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define lb(x) (x&-x)
#define gi(x) scanf("%d",&x)
#define gi2(x,y) scanf("%d%d",&x,&y)
#define gll(x) scanf("%lld",&x)
#define gll2(x,y) scanf("%lld%lld",&x,&y)
#define gc(x) scanf("%c",&x)
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair<int,int>P;
/***********************************************/
int n,m,x,y,ss,cnt=0,par[200005],ranks[200005];
int finds(int x)
{
    if(par[x]==-1)return x;
    int t=finds(par[x]);
    ranks[x]+=ranks[par[x]];
    return par[x]=t;
}
int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        mem(par,-1);mem(ranks,0);cnt=0;
        rep(i,0,m)
        {
            gi2(x,y);gi(ss);x--;
            int xx=finds(x),yy=finds(y);
            if(xx!=yy)
            {
                par[yy]=xx;
                ranks[yy]=ranks[x]-ranks[y]+ss;
            }
            else if(ranks[y]-ranks[x]!=ss)cnt++;
        }
        cout<<cnt<<endl;
    }
    return 0;
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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