POJ1984 Navigation Nightmare(并查集)

本文介绍了一种利用并查集解决农场间最短距离查询问题的方法。通过维护每个节点到其父节点的距离,结合路径压缩技巧,实现快速判断两个节点是否连通及计算最短路径。

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    题意:有N个农场,连接这些农场的路只有水平的和竖直的。给出M条信息(f1 f2 L D),说明f2在f1的D方向L距离处。给出k次查询(f1 f2 index),意为根据给出的前index条信息,f1和f2的最短距离是否能确定,可以的话就输出最短距离,否则输出-1.显然这里的最短距离是横、纵方向的最短距离之和。


    思路:显然题目需要多次判断是否属于同一集合,要用并查集。将平面看作二维直角坐标系,这样每个节点只需保存父节点值和到父节点的x、y轴距离。开始偷懒没有路径压缩果断TLE,无奈的加上T_T。找到根节点后压缩路径时需要多维护一个当前累计偏移量,用于更新当前点关于根节点的偏移。任意两点之间可以看作一个向量,画个图就明白了。


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int mod = 1000000007;
const int maxn = 40005;
struct query{
    int a,b,ind,pos;
    bool operator < (const query &b)const{
        return ind < b.ind;
    }
}qry[10005];//记录k次查询

struct node{
    int x,y,fa;
}farm[maxn];//farm[i]记录第i个点的父节点和到父节点的距离

struct relation{
    int a,b,dis;
    char ch;
}rel[maxn];//记录输入的位置关系

int n,m,k,ans[10005];
int find(int cur, int &x, int &y){
    int tmp, _cur = cur, dx = 0, dy = 0, tmpx, tmpy;
    while(cur != farm[cur].fa){
        x += farm[cur].x;
        y += farm[cur].y;
        cur = farm[cur].fa;
    }
    /*tmp、tmpx、tmpy临时变量
    dx、dy记录路径压缩到当前点时从初始点累计到当前点的偏移
    用初始点到根节点的总偏移x、y减去dx、dy就可以得到终点相对当前点的偏移啦
    */
    while(_cur != cur){
        tmpx = x - dx;
        tmpy = y - dy;
        dx += farm[_cur].x;
        dy += farm[_cur].y;
        farm[_cur].x = tmpx;
        farm[_cur].y = tmpy;
        tmp = _cur;
        _cur = farm[_cur].fa;
        farm[tmp].fa = cur;
    }
    return cur;
}
int main(){
    int x1,x2,y1,y2,dx,dy;
    char dic;
    while(~scanf("%d%d", &n, &m)){
        for(int i=1; i<=n; ++i){
            farm[i].fa = i;
            farm[i].x = farm[i].y = 0;
        }
        for(int i=1; i<=m; ++i){
            scanf("%d%d%d %c", &rel[i].a, &rel[i].b, &rel[i].dis, &rel[i].ch);
            getchar();
        }
        scanf("%d", &k);
        for(int i=1; i<=k; ++i){
            scanf("%d%d%d", &qry[i].a, &qry[i].b, &qry[i].ind);
            qry[i].pos = i;
        }
        sort(qry + 1, qry + k + 1);//按index排序
        for(int i=1, j=1; i<=k; ++i){
            for(; j<=qry[i].ind; ++j){
                x1 = x2 = y1 = y2 = dx = dy = 0;

                if(rel[j].ch == 'N') dy = rel[j].dis;
                if(rel[j].ch == 'S') dy = -rel[j].dis;
                if(rel[j].ch == 'W') dx = -rel[j].dis;
                if(rel[j].ch == 'E') dx = rel[j].dis;

                int fa = find(rel[j].a, x1, y1);
                int fb = find(rel[j].b, x2, y2);
                if(fa != fb){//合并结点时不仅要更新父节点值,还要更新x、y
                    farm[fa].fa = fb;
                    farm[fa].x = dx + x2 -x1;
                    farm[fa].y = dy + y2 -y1;
                }
            }
            x1 = x2 = y1 = y2 = 0;
            int fa = find(qry[i].a, x1, y1);
            int fb = find(qry[i].b, x2, y2);
            if(fa != fb){
                ans[qry[i].pos] = -1;
            } else {
                ans[qry[i].pos] = abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2);
            }
        }
        for(int i=1; i<=k; ++i){
            printf("%d\n", ans[i]);
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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