PTA 1118 Birds in Forest

本文介绍了一个使用并查集算法解决的问题:计算多张图片中有多少棵树,每张图片上有一只鸟站在树上。文章通过具体代码实现了并查集的基本操作,并解释了如何利用并查集来判断不同图片中的鸟是否位于同一棵树上。

题意:好几张图片,一张图片上的鸟在一棵树上。问有几棵树
思路:并查集
注意点:最后一个样例超时,优化一下并查集

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int bird[10005];
int tr[10005];
int init(){
    for(int i=1;i<10004;i++){
        tr[i]=i;
    }
}
int findfa(int x){
    int tmp=x;//tmp是根节点 
    while(tmp!=tr[tmp]){
        tmp=tr[tmp]; 
    }    
    int w=x;
    while(w!=tr[w]){//更新这个节点的所有前驱节点的父节点为根节点 
        tr[w]=tmp;
        w=tr[w];
    }
  return tmp;
}
int main(){
    int n;
    cin>>n;
    int sum=0;
    init();
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int k;
        cin>>k;
        int b;
        while(k--){
            cin>>b;
            if(bird[b]==0){
                sum++;
                bird[b]=i;  
            }else{
                int fa=findfa(i),fb=findfa(bird[b]);
                if(fa!=fb){
                    tr[fa]=fb;
                }
            }
        }
    }
    int tsum=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(tr[i]==i)
        tsum++;
    }
    cout<<tsum<<" "<<sum<<endl;
    int k;
    cin>>k;
    while(k--){
        int a,b;
        cin>>a>>b;
        if((bird[a]==bird[b])||(findfa(bird[a])==findfa(bird[b]))){
            cout<<"Yes\n";
        }else{
            cout<<"No\n";
        }
    } 
    return 0;
}
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
### PTA 平台中的输入输出文件 在编程测试环境中,`in` 和 `out` 文件用于自动化验证程序的正确性。这些文件通常成对出现,其中: - **`in` 文件**:包含给定的测试数据集作为程序的标准输入[^1]。 - **`out` 文件**:保存预期的结果,即当程序处理对应的 `in` 文件内容时应产生的标准输出。 对于开发者而言,在编写和调试代码期间可以利用上述机制来确保实现的功能满足需求规格说明的要求。具体来说,通过读取预定义好的 `in` 数据并将其传递给待测函数或整个应用程序实例;随后捕获实际得到的输出并与相应的 `out` 文件对比分析差异之处。 #### 操作方法示例 假设有一个简单的 Python 脚本需要接受一组整数并通过冒泡排序算法对其进行升序排列。为了方便理解如何使用 `in/out` 对来进行单元测试,下面给出了一段示范性的代码片段以及配套使用的命令行指令。 ```bash # 假设当前目录下存在名为 "input.txt" 的 .txt 文件充当 'in' 输入源, # 另外还有一个叫作 "output.txt" 的目标文件用来存储运行后的结果。 $ cat input.txt | python3 bubble_sort.py > output.txt ``` ```python def bubbleSort(arr): n = len(arr) # 遍历所有数组元素 for i in range(n): # 最内层循环控制每次比较相邻两个元素的位置交换 for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] if __name__ == "__main__": import sys nums = list(map(int, sys.stdin.read().strip().split())) bubbleSort(nums) print(' '.join(str(num) for num in nums)) ``` 此脚本会从标准输入流(这里指代的是重定向自 `input.txt` 的内容)获取一系列数字字符串形式的数据,并执行必要的转换后调用 `bubbleSort()` 函数完成排序任务。最终经过整理过的有序序列会被打印出来,进而被重定向到指定的目标位置——也就是之前提到的那个 `output.txt` 文档里去。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值