洛谷 P2024 食物链

本文介绍了一种使用并查集算法解决动物食物链关系判断问题的方法。通过为每种动物建立不同集合来跟踪同类、捕食者及被捕食者的关系,实现了高效判断描述语句真伪的功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述
动物王国中有三类动物 A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A 吃 B,B吃 C,C 吃 A。
现有 N 个动物,以 1 - N 编号。每个动物都是 A,B,C 中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。
有人用两种说法对这 N 个动物所构成的食物链关系进行描述:
第一种说法是“1 X Y”,表示 X 和 Y 是同类。
第二种说法是“2 X Y”,表示 X 吃 Y 。
此人对 N 个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出 K 句话,这 K 句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。
• 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话
• 当前的话中 X 或 Y 比 N 大,就是假话
• 当前的话表示 X 吃 X,就是假话
你的任务是根据给定的 N 和 K 句话,输出假话的总数。

输入输出格式
输入格式:
从 eat.in 中输入数据
第一行两个整数,N,K,表示有 N 个动物,K 句话。
第二行开始每行一句话(按照题目要求,见样例)
输出格式:
输出到 eat.out 中
一行,一个整数,表示假话的总数。

输入输出样例
输入样例#1:
100 7
1 101 1
2 1 2
2 2 3
2 3 3
1 1 3
2 3 1
1 5 5

输出样例#1:
3

说明
1 ≤ N ≤ 5 ∗ 10^4
1 ≤ K ≤ 10^5

这题显然要用并查集。因为只有3种动物,我的方法是对每个动物x建立3个集合:x表示与x同类的动物,x+n表示要x吃的动物,x+2*n表示吃x的动物。

对于每个读入的描述D X Y,做以下处理:
如果X或Y不再区间[1,n]中,这句是假话。

D为1

如果x+n或x+2*n与y在同一个集合中说明已知x和y不是同一种动物,这句是假话;

否则,分别将x与y,x+n与y+n,x+2*n与y+2*n合并。

D为2

如果x与y在同一个集合中,说明已知x和y是同一种动物,这句是假话;

如果x+2*n与y在同一个集合中,说明已知y吃x,这句是假话;

否则,分别将x与y+2*n,x+n与y,x+2*n与y+n合并。

说起来很复杂,实现起来其实很简单,代码见下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,k,tot,f[150001];
int fnd(int t)
{
    if(f[t]==t)
        return t;
    return fnd(f[t]);
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=3*n;i++)
        f[i]=i;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        int p,x,y;
        scanf("%d%d%d",&p,&x,&y);
        if(x>n||y>n)
            tot++;
        else if(p==1)
        {
            int r1,r2,r3;
            r1=fnd(x+n);
            r2=fnd(x+2*n);
            r3=fnd(y);
            if(r1==r3||r2==r3)
                tot++;
            else
            {
                f[fnd(y)]=fnd(x);
                f[fnd(y+n)]=fnd(x+n);
                f[fnd(y+2*n)]=fnd(x+2*n);
            }
        }
        else
        {
            if(x==y)
                tot++;
            else
            {
                if(fnd(x+2*n)==fnd(y)||fnd(x)==fnd(y))
                    tot++;
                else
                {
                    f[fnd(y+2*n)]=fnd(x);
                    f[fnd(y)]=fnd(x+n);
                    f[fnd(y+n)]=fnd(x+2*n);
                }
            }
        }
    }
    printf("%d\n",tot);
    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。
题目描述似乎缺失了关键信息,通常我会需要了解“P10780 食物”是什么具体的算法竞赛题目,它来自在线平台洛谷(Luogu),以及该题目的大致背景、条件和目标。洛谷食物(Food)可能是某种数据结构或算法问题,比如贪吃蛇、分配任务等。 然而,我可以给你提供一个通用的模板: **[洛谷 P10780 食物 - 题目解析]** 题目名称:P10780 食物(假设是关于食物分配或者饥饿游戏的问题) 链接:[插入实际题目链接] **背景:** 此题通常涉及动态规划或者搜索策略。场景可能是有n个参与者(选手或角色),每个都有特定的食物需求或者优先级,我们需要在有限的食物资源下合理分配。 **分析:** 1. **输入理解**:首先读入n个参与者的信息,包括每个人的需求量或优先级。 2. **状态定义**:可以定义dp[i][j]表示前i个人分配完成后剩余的食物能满足第j个人的最大程度。 3. **状态转移**:递推式可能涉及到选择当前人分配最多食物的版本,然后更新剩余的食物数。 4. **边界条件**:如果剩余食物不足以满足某人的需求,则考虑无法分配给他;如果没有食物,状态值设为0。 5. **优化策略**:可能需要对状态数组进行滚动更新,以减少空间复杂度。 **代码示例(伪代码或部分关键代码片段):** ```python # 假设函数分配_food(demand, remaining)计算分配给一个人后剩余的食物 def solve(foods): dp = [[0 for _ in range(max_demand + 1)] for _ in range(n)] dp = foods[:] # 从第一个到最后一个参与者处理 for i in range(1, n): for j in range(1, max_demand + 1): if dp[i-1][j] > 0: dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] - foods[i]) dp[i][j] = max(dp[i][j], distribute_food_to(i, dp[i-1][j])) return dp[n-1][max_demand] ``` **相关问题--:** 1. 这道题是如何运用动态规划的? 2. 如果有优先级限制,应该如何调整代码? 3. 怎样设计搜索策略来解决类似问题?
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