Building Block(并查集 优化)

本文介绍了一种构建块游戏中的算法实现,通过并查集数据结构处理两类操作:M操作将一个块移动到另一个块之上,C操作计算指定块下方的块数。详细解释了如何初始化并查集、查找根节点及进行合并操作。

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

Building Block

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5939    Accepted Submission(s): 1842


Problem Description
John are playing with blocks. There are N blocks (1 <= N <= 30000) numbered 1...N。Initially, there are N piles, and each pile contains one block. Then John do some operations P times (1 <= P <= 1000000). There are two kinds of operation:

M X Y : Put the whole pile containing block X up to the pile containing Y. If X and Y are in the same pile, just ignore this command.
C X : Count the number of blocks under block X

You are request to find out the output for each C operation.
 

Input
The first line contains integer P. Then P lines follow, each of which contain an operation describe above.
 

Output
Output the count for each C operations in one line.
 

Sample Input
6 M 1 6 C 1 M 2 4 M 2 6 C 3 C 4
 

Sample Output
1 0 2


题目说有N个板子,两个操作,M X Y表示把X板子所在的那一堆(X所在集合)放到Y板子所在的那一堆(Y所在集合);C X表示求X板子下边有几个板子;、


直接上代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#define MAX 30000+5
using namespace std;
int pre[MAX];//存父节点;
int d[MAX];//深度;
int r[MAX];//到根的距离;
int init(){ //初始化;
    for(int i=0; i<=MAX; i++){//从0开始,数据的一个坑点;
        pre[i]=i;
        d[i]=0;
        r[i]=1;
    }
}
int Find(int x){
    int fx;
    if(x==pre[x]) return x;
    fx=pre[x];
    pre[x]=Find(fx);
    d[x]=d[x]+d[fx];
    return pre[x];
}
void Union(int x, int y){
    int fx=Find(x), fy=Find(y);
    if(fx==fy) return;
    pre[fx]=fy;     //把x放到y上,计算x下边的block数量,则以y为根节点,所求值则变为x到根节点的距离;
    d[fx]=r[fy];
    r[fy]+=r[fx];
    return;
}
int main(){
    int P;
    scanf("%d",&P);
    init();
    while(P--){
        char op[5];
        int x, y;
        scanf("%s",op);
        if(op[0]=='M'){
            scanf("%d%d",&x,&y);
            Union(x,y);
        }
        else{
            scanf("%d",&x);
            Find(x);
            printf("%d\n",d[x]);
        }
    }
    return 0;
}


<think>我们使用CMPH库的BMZ算法构建最小完美哈希函数(MPHF)。BMZ算法基于随机图,通常具有较低的空间占用。 步骤: 1. 读取CSV文件,提取特征(三个量化角距)和对应的三个星ID。 2. 使用特征作为键,构建MPHF。 3. 使用MPHF构建哈希表:哈希表大小为n,每个位置存储三个星ID和三个角距(用于验证)。 4. 存储MPHF和哈希表到文件,并输出它们的内存大小。 5. 实现查询函数:输入三个角距,通过MPHF得到索引,然后在哈希表对应位置验证并取出星ID。 注意:为了减少内存,我们需要注意: - 使用紧凑的数据结构(例如,使用uint32_t存储星ID和角距,并确保结构体紧密排列)。 - 在构建MPHF时,使用BMZ算法,并调整参数以平衡速度和空间。 由于BMZ算法在CMPH中通过设置算法为CMPH_BMZ来使用,我们可以通过配置参数(如c参数)来调整内存使用。 代码结构: a. 定义特征键和哈希表项的结构体。 b. 读取CSV文件,跳过标题行。 c. 构建MPHF(使用BMZ算法)。 d. 构建哈希表。 e. 存储哈希表和MPHF。 f. 实现查询函数并验证。 注意:CMPH库的cmph_io_vector_adapter需要键的指针数组,每个键是特征结构体的内存块(注意长度固定)。 为了减少内存占用,我们考虑: - 特征键结构体:三个uint32_t(12字节)。 - 哈希表项:存储三个星ID和三个角距(用于验证查询时是否匹配),所以也是6个uint32_t(24字节)。 但是,MPHF本身占用的内存可以通过调整BMZ的参数来优化。BMZ算法中,参数c(每个键的位数)可以调整,通常c=2.0时空间占用较小,但构建时间较长。在cmph_config_set_b函数中,对于BMZ算法,设置c参数(通过cmph_config_set_graphsize_factor,但注意在CMPH 2.0中,BMZ算法使用cmph_config_set_b函数设置?实际上,在CMPH中,BMZ算法使用参数c,通过cmph_config_set_graphsize_factor设置,而cmph_config_set_b用于BDZ算法)。 根据CMPH文档,对于BMZ算法,我们可以通过cmph_config_set_graphsize_factor设置c值(每个键的位数,默认2.0)。降低c值(如1.5)可以减少空间,但可能增加构建失败的概率。我们使用默认值2.0。 具体步骤: 1. 读取特征数据到数组(FeatureKey数组和对应的HashTableEntry数组)。 2. 创建键的指针数组(每个指针指向一个FeatureKey结构体,长度为sizeof(FeatureKey))。 3. 使用cmph_io_vector_adapter创建数据源。 4. 配置MPHF:算法设为CMPH_BMZ,设置c值(可选,默认2.0),然后构建。 5. 获取MPHF的大小(cmph_packed_size)。 6. 分配哈希表(大小为n),遍历每个特征,用MPHF计算索引,将对应的HashTableEntry放入哈希表的该索引位置。 7. 保存MPHF到文件(以便后续加载)。 8. 保存哈希表到文件(二进制格式)。 9. 实现查询函数:输入三个角距,构造FeatureKey,用MPHF计算索引,从哈希表取出条目,验证角距是否匹配(防止误匹配),然后返回星ID或存在标志。 注意:在构建MPHF时,BMZ算法要求键是唯一的,我们已经保证。 代码实现细节: - 使用#pragma pack(1)确保结构体无填充。 - 错误处理:文件打开失败,内存分配失败等。 - 避免内存泄漏:释放所有分配的资源。 我们使用以下结构体: ```c #pragma pack(push, 1) typedef struct { uint32_t dist1; uint32_t dist2; uint32_t dist3; } FeatureKey; typedef struct { uint32_t star_id1; uint32_t star_id2; uint32_t star_id3; uint32_t dist1; // 存储用于验证 uint32_t dist2; uint32_t dist3; } HashTableEntry; #pragma pack(pop) ``` 构建MPHF时,我们使用BMZ算法: ```c cmph_config_t *config = cmph_config_new(source); cmph_config_set_algo(config, CMPH_BMZ); // 可选:设置c值,例如2.0(默认值,可以省略)或更低(如1.5)以减少空间,但可能增加构建时间或失败概率 // cmph_config_set_graphsize_factor(config, 1.5); cmph_t *mphf = cmph_new(config); ``` 下面给出完整代码:</think>### 使用CMPH库实现BMZ最小完美哈希函数的完整方案 以下是针对您需求的优化实现,专注于最小化内存占用并使用BMZ算法: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdint.h> #include <cmph.h> // 紧凑型数据结构定义 #pragma pack(push, 1) typedef struct { uint32_t dist1; uint32_t dist2; uint32_t dist3; } FeatureKey; typedef struct { uint32_t star_id1; uint32_t star_id2; uint32_t star_id3; uint32_t dist1; // 用于验证查询 uint32_t dist2; uint32_t dist3; } HashTableEntry; #pragma pack(pop) // 读取特征数据 size_t read_features(const char* filename, FeatureKey** keys, HashTableEntry** entries) { FILE* fp = fopen(filename, "r"); if (!fp) { perror("Failed to open file"); exit(1); } size_t capacity = 1000000; size_t count = 0; *keys = malloc(capacity * sizeof(FeatureKey)); *entries = malloc(capacity * sizeof(HashTableEntry)); char line[256]; int is_first_line = 1; while (fgets(line, sizeof(line), fp)) { // 跳过标题行 if (is_first_line) { if (strstr(line, "StarID") != NULL || strstr(line, "QuantizedDist") != NULL) { is_first_line = 0; continue; } } uint32_t s1, s2, s3, d1, d2, d3; if (sscanf(line, "%u,%u,%u,%u,%u,%u", &s1, &s2, &s3, &d1, &d2, &d3) != 6) { if (sscanf(line, "%u %u %u %u %u %u", &s1, &s2, &s3, &d1, &d2, &d3) != 6) { fprintf(stderr, "Skipping invalid line: %s", line); continue; } } if (count >= capacity) { capacity *= 2; *keys = realloc(*keys, capacity * sizeof(FeatureKey)); *entries = realloc(*entries, capacity * sizeof(HashTableEntry)); if (!*keys || !*entries) { perror("Memory allocation failed"); exit(1); } } (*keys)[count] = (FeatureKey){d1, d2, d3}; (*entries)[count] = (HashTableEntry){s1, s2, s3, d1, d2, d3}; count++; } fclose(fp); return count; } // 使用BMZ算法构建最小完美哈希函数 cmph_t* build_bmz_mphf(FeatureKey* keys, size_t n, size_t* mphf_size) { if (n == 0) { fprintf(stderr, "Error: No valid features to build MPH\n"); exit(1); } // 创建键指针数组 char **key_ptrs = malloc(n * sizeof(char *)); if (!key_ptrs) { perror("Memory allocation failed"); exit(1); } for (size_t i = 0; i < n; i++) { key_ptrs[i] = (char *)(keys + i); } // 使用向量适配器 cmph_io_adapter_t* source = cmph_io_vector_adapter(key_ptrs, (cmph_uint32)n); if (!source) { fprintf(stderr, "Failed to create vector adapter\n"); free(key_ptrs); exit(1); } cmph_config_t* config = cmph_config_new(source); if (!config) { fprintf(stderr, "Failed to create MPH config\n"); free(key_ptrs); cmph_io_vector_adapter_destroy(source); exit(1); } // 使用BMZ算法并优化参数减少内存 cmph_config_set_algo(config, CMPH_BMZ); cmph_config_set_graphsize_factor(config, 1.5); // 减少图大小因子 cmph_config_set_mphf_factory(config, CMPH_FCH); // 使用更紧凑的FCH变体 cmph_t* mphf = cmph_new(config); if (!mphf) { fprintf(stderr, "Failed to build MPH function\n"); free(key_ptrs); cmph_config_destroy(config); cmph_io_vector_adapter_destroy(source); exit(1); } cmph_config_destroy(config); cmph_io_vector_adapter_destroy(source); free(key_ptrs); *mphf_size = cmph_packed_size(mphf); return mphf; } // 构建哈希表 void build_hash_table(cmph_t* mphf, FeatureKey* keys, HashTableEntry* entries, HashTableEntry* hash_table, size_t n) { for (size_t i = 0; i < n; i++) { const char* key = (char*)(keys + i); size_t idx = cmph_search(mphf, key, sizeof(FeatureKey)); if (idx >= n) { fprintf(stderr, "Warning: Hash index out of range: %zu (max %zu)\n", idx, n-1); continue; } hash_table[idx] = entries[i]; } } // 查询函数 int query_feature(cmph_t* mphf, HashTableEntry* hash_table, size_t n, uint32_t d1, uint32_t d2, uint32_t d3) { FeatureKey key = {d1, d2, d3}; size_t idx = cmph_search(mphf, (char*)&key, sizeof(FeatureKey)); if (idx >= n) { return 0; // 索引超出范围 } HashTableEntry* entry = &hash_table[idx]; if (entry->dist1 == d1 && entry->dist2 == d2 && entry->dist3 == d3) { return 1; // 特征存在 } return 0; } // 验证函数 void validate_queries(cmph_t* mphf, HashTableEntry* hash_table, FeatureKey* keys, size_t n) { size_t test_samples = (n > 1000) ? 1000 : n; size_t found = 0; for (size_t i = 0; i < test_samples; i++) { if (query_feature(mphf, hash_table, n, keys[i].dist1, keys[i].dist2, keys[i].dist3)) { found++; } } printf("Validation: %zu/%zu features found (%.2f%% success rate)\n", found, test_samples, (found * 100.0) / test_samples); } int main() { // 1. 读取特征数据 FeatureKey* keys = NULL; HashTableEntry* entries = NULL; size_t n = read_features("quc_database.csv", &keys, &entries); printf("Loaded %zu features\n", n); if (n == 0) { fprintf(stderr, "No valid features found. Exiting.\n"); return 1; } // 2. 构建BMZ最小完美哈希函数 printf("Building BMZ MPH function...\n"); size_t mphf_size; cmph_t* mphf = build_bmz_mphf(keys, n, &mphf_size); printf("MPHF size: %.2f KB\n", mphf_size / 1024.0); // 3. 构建哈希表 printf("Building hash table...\n"); HashTableEntry* hash_table = calloc(n, sizeof(HashTableEntry)); if (!hash_table) { perror("Failed to allocate hash table"); free(keys); free(entries); cmph_destroy(mphf); return 1; } build_hash_table(mphf, keys, entries, hash_table, n); printf("Hash table size: %.2f MB\n", (n * sizeof(HashTableEntry)) / (1024.0 * 1024.0)); // 4. 验证查询功能 printf("Validating queries...\n"); validate_queries(mphf, hash_table, keys, n); // 5. 存储哈希函数和哈希表 printf("Saving data...\n"); FILE* mphf_file = fopen("triangle.mph", "wb"); if (mphf_file) { cmph_dump(mphf, mphf_file); fclose(mphf_file); } else { perror("Failed to save MPH function"); } FILE* table_file = fopen("hash_table.bin", "wb"); if (table_file) { fwrite(hash_table, sizeof(HashTableEntry), n, table_file); fclose(table_file); } else { perror("Failed to save hash table"); } // 6. 清理资源 free(keys); free(entries); free(hash_table); cmph_destroy(mphf); return 0; } ``` ### 关键优化技术: 1. **BMZ算法优化**: ```c cmph_config_set_algo(config, CMPH_BMZ); cmph_config_set_graphsize_factor(config, 1.5); // 减少图大小因子 cmph_config_set_mphf_factory(config, CMPH_FCH); // 使用更紧凑的FCH变体 ``` 2. **内存紧凑布局**: ```c #pragma pack(push, 1) typedef struct { ... } FeatureKey; typedef struct { ... } HashTableEntry; #pragma pack(pop) ``` 消除结构体填充,确保12字节特征键和24字节哈希表项 3. **高效验证机制**: ```c void validate_queries(cmph_t* mphf, HashTableEntry* hash_table, FeatureKey* keys, size_t n) { size_t test_samples = (n > 1000) ? 1000 : n; // 测试随机样本... } ``` 4. **内存使用分析**: - 特征键数组:n × 12字节 - 哈希表:n × 24字节 - MPHF大小:约1.5-2.0位/键(BMZ算法特性) ### 内存占用计算示例: 假设有1,000,000个特征: - 特征键数组:1e6 × 12B ≈ 11.44 MB - 哈希表:1e6 × 24B ≈ 22.89 MB - MPHF:1e6 × (1.5位/键) / 8 ≈ 0.1875 MB 总内存:≈ 34.5 MB ### 编译与运行: ```bash # 安装CMPH库 sudo apt-get install libcmph-dev # 编译 gcc -O3 -Wall -Wextra bmz_hash.c -lcmph -o bmz_hash # 运行 ./bmz_hash ``` ### 查询接口实现: ```c // 星图识别时使用的查询函数 int identify_star_triangle(cmph_t* mphf, HashTableEntry* hash_table, size_t table_size, uint32_t d1, uint32_t d2, uint32_t d3, uint32_t* star_id1, uint32_t* star_id2, uint32_t* star_id3) { FeatureKey key = {d1, d2, d3}; size_t idx = cmph_search(mphf, (char*)&key, sizeof(FeatureKey)); if (idx >= table_size) { return 0; // 特征不存在 } HashTableEntry* entry = &hash_table[idx]; if (entry->dist1 == d1 && entry->dist2 == d2 && entry->dist3 == d3) { *star_id1 = entry->star_id1; *star_id2 = entry->star_id2; *star_id3 = entry->star_id3; return 1; } return 0; } ``` ### 内存优化进阶方案: 1. **使用更紧凑的数据类型**: ```c typedef uint16_t CompactID; typedef struct { CompactID star_id1; CompactID star_id2; CompactID star_id3; uint16_t dist1; uint16_t dist2; uint16_t dist3; } CompactEntry; // 仅需12字节/项 ``` 2. **内存映射文件技术**: ```c #include <sys/mman.h> #include <fcntl.h> // 加载哈希表 int fd = open("hash_table.bin", O_RDONLY); HashTableEntry* hash_table = mmap(NULL, n * sizeof(HashTableEntry), PROT_READ, MAP_PRIVATE, fd, 0); close(fd); ``` 3. **分块处理超大数据集**: ```c #define MAX_BLOCK_SIZE 5000000 // 每块500万特征 for (size_t start = 0; start < n; start += MAX_BLOCK_SIZE) { size_t block_size = (n - start < MAX_BLOCK_SIZE) ? n - start : MAX_BLOCK_SIZE; // 处理当前数据块... } ``` ### 性能对比: | 算法 | MPHF大小 (MB/百万键) | 构建时间 | 查询速度 | |------|----------------------|----------|----------| | BMZ | 0.15-0.20 | 中等 | 极快 | | BDZ | 0.25-0.35 | 较快 | 极快 | | CHD | 0.10-0.15 | 较慢 | 极快 | BMZ在空间和时间上提供了良好的平衡,特别适合您的应用场景。
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