zoj 3641 并查集

题意是:有n的操作,arrive  str1   m 然后m个数,表示str1到教室,并且他知道m信息,信息的标号为输入的m个数,

 share str1 str2 表示str1和str2 两个人交换两个人的信息。并且当第三个人与其中一个人交换信息时,另一个人也交换。即这三个人相互知道他们的信息。

check str1 表示查询 str1这个人知道信息的条数。

题解:并查集。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<iostream>
using namespace std;
#define FreOpen  freopen("Input.txt","r",stdin)
#define mem(x,y) memset(x,y,sizeof(x))
int pre[100010];
set<int>S[100010];
map<string,int>M;
void init(int n)
{
    for(int i=0;i<=n;i++)
       S[i].clear(),pre[i]=i;
    M.clear();
}
int main()
{
    //FreOpen;
    int n,i,j;
    char str1[20],str2[20],str[20];
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        init(n);
        int num=0;
        while(n--)
        {
            scanf("%s",str);
            if(str[0]=='a')
            {
                scanf("%s",str1);
                M[str1]=num;//进行编号.//下行为对应set中的信息.
                for(scanf("%d",&i);i>0;i--,scanf("%d",&j),S[num].insert(j) );
                num++;
            }
            else if(str[0]=='s')
            {
                scanf("%s%s",str1,str2);
                i=M[str1];//i的编号
                j=M[str2];//j的编号
                while(pre[i]!=i) i=pre[i];//找到祖先节点.
                while(pre[j]!=j) j=pre[j];
                if(i==j) continue;//i和j在一个集合中.
                M[str1]=j;M[str2]=j;//优化。这两人已经交换信息,
                pre[i]=j;//i指向j。    编号直接指向j。
                while(!S[i].empty())//将i集合信息合并到j中。
                {
                    int x=*S[i].begin();
                    S[j].insert(x);
                    S[i].erase(x);//删除该元素.
                }
            }
            else
            {
                scanf("%s",str1);
                i=M[str1];//str1人的编号.
                while(pre[i]!=i) i=pre[i];//找到祖先.
                M[str1]=i;
                printf("%d\n",S[i].size());
            }
        }
    }
    return 0;
}


 

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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