再谈食物链

本文探讨了并查集在处理食物链关系判断中的应用,详细解释了如何利用并查集来判断动物间的食物链关系是否合理,并提供了相关代码实现。
转自http://blog.chinaunix.net/u3/113538/showart_2212684.html
题意为有三类动物,他们的食物链是环,即 A 吃 B, B 吃 C, C 吃 A。
给出一些动物的食物链关系,根据以前的关系,判断当前关系是否正确。
因为并查集是一棵森林,我们用一个数组 dist[i] 记录并查集的树中结点 i 与根的关系, 值为 1 表示吃根结点, 2 表示被根结点吃,为 0 表示两者为同一类动物。
对于输入的关系 d x y :
1). 如果 x, y 属于同一集合,判断两都关系是否合理,根据下图:
x, y 为同一集合, 所以 x, y 指向同一根。 x 与根 rt 的关系距离为 dist[x], y 与根 rt 的关系距离为 dist[y],
根据输入 x 与 y 的关系距离为 d。 由图有 d+ dist[y]== dist[x] ( mod 3 )。
2). 如果 x, y 不属于同一集合,根据下图有:
图中 x 与 rx属同一集合,rx 的 x的根, y 与 ry 原同一集合,ry 为 y 的根。 rx!= ry, x 与 y 不属于同一集合,这时应当将 x, y 合并,这里合并时将 rx 指向 ry, ry 成了新集合的根,根据图有:
d+ dist[y]== dist[x]+ dist[rx] --> dist[rx]= d+ dist[y]- dist[x] 求出了关系距离。
还有一个问题(就上图而言): x 与 y 合并后, ry 成了新集合的根,这时原来以 rx 为根的集合中的结点与 ry 的关系距离需要重新确定,如何确定:
假设并查集树为 x->a->b->rx ->ry, rx->ry 的关系距离已经求出,即 dist[rx] 已知, b 到 ry 的关系距离为 b 到 rx 的距离加上 rx 到 ry 的距离和。 故 dist[b]= dist[b]+ dist[rx]。 依次求出。
代码:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

intconstN=50010;
intn,k;
intuset[N],dist[N];

intfind(intx){
if(x==uset[x])returnx;
intrt=find(uset[x]);
dist[x]=(dist[x]+dist[uset[x]])%3;
uset[x]=rt;
returnrt;
}

intmain(){
scanf("%d%d",&n,&k);
for(inti=0;i<=n;++i){
uset[i]=i;dist[i]=0;}
intans=0;
for(inti=0;i<k;++i){
intd,x,y;
scanf("%d%d%d",&d,&x,&y);d--;

if(x>n||y>n){ans++;continue;}

intrx=find(x),ry=find(y);
if(rx==ry){
if((d+dist[y])%dist[x])ans++;
}else{
uset[rx]=ry;
dist[rx]=(d+dist[y]-dist[x]+6)%3;
}
}
printf("%d/n",ans);

return0;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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