poj 1733 并查集

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需要离散化,但用map就方便多了了
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<map>
using namespace std;
const int maxn = 10010;
int rank[maxn],p[maxn];
int n,m;
void init()
{
int i;
for(i=0;i<=10000;i++)
{
p[i]=i;
rank[i]=0;
}
}
int find(int x)
{
if(p[x]==x)
return x;
int tx=find(p[x]);
rank[x]=(rank[x]+rank[p[x]])%2;
p[x]=tx;
return p[x];
}
int unio(int x,int y,int d)
{
int tx=find(x);
int ty=find(y);
if(tx==ty)
{
if((rank[x]+rank[y])%2==d)
return 1;
else return 0;
}
else
{
p[tx]=ty;
rank[tx]=(rank[x]+rank[y]+d)%2;
return 1;
}
}
int main()
{
int i,j,k;
int a,b;
char str[10];
scanf("%d%d",&n,&m);
init();
map<int,int> mm;
int tot=0,d;
int ans=0;
while(m--)
{
scanf("%d%d%s",&a,&b,str);a--;
if(mm.find(a)==mm.end())
{
mm[a]=tot++;
}
if(mm.find(b)==mm.end())
{
mm[b]=tot++;
}
int x=mm[a],y=mm[b];
if(str[0]=='o')
d=1;
else d=0;
if(unio(x,y,d))
ans++;
else break;
}
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
/*
10
5
1 2 even
3 4 odd
5 6 even
1 6 even
7 10 odd
3
*/

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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