hdu1232 畅通工程 并查集

本文介绍了一个使用并查集算法解决城市间道路连接问题的C++实现案例。通过输入城市之间的道路连接情况,算法能够计算出使所有城市相互连通所需的最少新增道路数量。

大致思路:
给出两个城市之间是有路的,问最少需要修多少路使所有城市连通

大致思路:
简单并查集

c++:

#include<cstdio>
const int MAXN=1000+50;
int road[MAXN];
int find(int x){
    return x==road[x]?x:road[x]=find(road[x]);
}
void unite(int a,int b){
    road[a]=b;
}
int main(){
    int m,n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        if(n==0)
            break;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            road[i]=i;
        scanf("%d",&m);
        for(int i=0;i<m;i++){
            int a,b;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            a=find(a),b=find(b);
            unite(a,b);
        }
        int cnt=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            if(road[i]==i)
                cnt++;
        printf("%d\n",cnt-1);    
        //cnt为许多城市构成回路的数量,两个回路之间只需要一条路即可连通
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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