并查集

本文介绍了一个使用并查集数据结构解决的问题实例。通过定义并查集的基本操作,包括查找和合并,实现了对一系列节点的有效管理和连接判断。该程序能够处理多个测试案例,通过输入节点之间的连接关系来确定最终的最大集合大小。

#include<stdio.h>

#defineMAX30000
intf[MAX];//这里的1001只是一个示意性的数字代表初始状态下的分支数目
intr[MAX];
intflag;
//由于不知道应该将子树挂到那个集合上面去,故需要一个准则,这里的准则是将子树挂到
//r值大的集合上面去,初始状态下r数组的值均为一,代表每个分支下只有一个数字





intfind(intn)
{
if(f[n]==n)
returnn;
else
f[n]=find(f[n]);
returnf[n];
}
//查找函数,并压缩路径


intUnion(intx,inty)
{
inta=find(x);
intb=find(y);
if(a==b)
return0;
elseif(r[a]<=r[b])
{
f[a]=b;
r[b]+=r[a];
if(a==flag)
flag=b;
}

else
{
f[b]=a;
r[a]+=r[b];
if(b==flag)
flag=a;
}

return1;

}
//合并函数,如果属于同一分支则返回0,成功合并返回1



intmain()
{

intn,m;
inti,j;
intnum;
intmaxnum=0;

while(scanf("%d%d",&n,&m))
{
flag=0;
maxnum=0;
inttemp1,temp2;

if(n==0&&m==0)
break;
for(i=0;i<n;i++)
{

f[i]=i;
r[i]=1;
}

for(j=1;j<=m;j++)
{
scanf("%d",&num);
for(i=0;i<num;i++)
{
if(i==0)
scanf("%d",&temp1);
else
{
scanf("%d",&temp2);
Union(temp1,temp2);
}

}

}


printf("%d/n",r[flag]);


}

return0;
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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