并查集模板

一、并查集模板

https://blog.youkuaiyun.com/qq_41593380/article/details/81146850

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
int pre[1010]; //里面全是掌门
 
int unionsearch(int root)
{
	int son, tmp;
	son = root;
	while(root != pre[root]) //寻找掌门ing……
		root = pre[root];
	while(son != root) //路径压缩
	{
		tmp = pre[son];
		pre[son] = root;
		son = tmp;
	}
	return root; //掌门驾到~
}
 
int main()
{
	int num, road, total, i, start, end, root1, root2;
	while(scanf("%d%d", &num, &road) && num)
	{
		total = num - 1; //共num-1个门派
		for(i = 1; i <= num; ++i) //每条路都是掌门
			pre[i] = i;
		while(road--)
		{
			scanf("%d%d", &start, &end); //他俩要结拜
			root1 = unionsearch(start);
			root2 = unionsearch(end);
			if(root1 != root2) //掌门不同?踢馆!~
			{
				pre[root1] = root2;
				total--; //门派少一个,敌人(要建的路)就少一个
			}
		}
		printf("%d\n", total);//天下局势:还剩几个门派
	}
	return 0;
}
 

 

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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