kuangbin专题五 并查集 POJ 1182食物链(带权并查集)重要

本文通过一道中文题目详细解析了带权并查集的应用技巧。文章分享了一个大佬的博客链接,深入浅出地介绍了如何利用向量思想解决此类问题,并强调了在find过程中回溯到根节点进行关系更新的重要性。

题意:
中文题。。。不用我说了吧
题解:
这道题不管是我几个月前做还是现在做都不会做。。但是自从看了一个dalao的博客之后,我感觉我的任督二脉都打通了,突然感觉带权并查集没有以前看到的那么可怕。ORZ,膜拜dalao。我发一下链接:http://blog.youkuaiyun.com/niushuai666/article/details/6981689
我非常推荐你认真地观看,看了之后你会发现,这道题没有想象中的那么难,反而可以通过这道题达到举一反三的效果。dalao用向量的思想去做这道题的思路让我醍醐灌顶,大为感叹,当初为什么没有早点遇到这么好的博客,其中数学强真的是可以为所欲为啊ORZ。
但是有一点要指出的是:(我也不知道是不是对的,但是我认为dalao这里可能口误了)
由上面可知:
x->y 偏移量0时 x和y同类
x->y 偏移量1时 x被y吃
x->y 偏移量2时 x吃y
这里的正确的关系应该为
x->y 偏移量0时 x和y同类
x->y 偏移量1时 x吃y
x->y 偏移量2时 x被y吃
如果还不懂dalao的讲解的话,可以看一下我写的东西(虽然没啥作用)
同祖宗时候判断对错
不同祖宗,进行合并
这里还有一个操作就是find压缩路径操作中,一定要回溯到根节点(即找到祖宗)再更新关系,不然会出现错误,什么错误呢?如果你是从后面一路更新上去到祖宗那里的话,就会出现后面影响前面,而与题目要求的:当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话; 这个条件产生影响,导致出错。必须要回溯到根节点,再进行更新,就是为了防止出现后面的影响前面的一些正确观点。谨记!我就是在这里WA(死)了很多次。。。
我还是贴上我的垃圾代码吧

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=5e4+7;
struct node
{
    int f,r;    
}a[MAXN];
void init(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    a[i].f=i,a[i].r=0;
}
int find(int p)
{
    while(p!=a[p].f)
    {
        int temp=a[p].f;
        a[p].f=find(temp);
        a[p].r=(a[p].r+a[temp].r)%3;
        p=a[p].f;
    }
    return p;
}
int Union(int p,int q,int d)
{
    int P=find(p);
    int Q=find(q);
    if(P==Q)
    {
        if(d-1!=(3-a[p].r+a[q].r)%3)
        return 1;
    }
    else
    {
        a[Q].f=P;
        a[Q].r=(d-1+a[p].r+3-a[q].r)%3;
    }
    return 0;
}
int main()
{
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    init(n);
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        int d,u,v;
        scanf("%d%d%d",&d,&u,&v);
        if(u>n||v>n)
        sum++;
        else if(d==2&&u==v)
        sum++;
        else if(Union(u,v,d))
        sum++;
    }
    printf("%d\n",sum);
    return 0;
} 
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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