poj 1611(并查集)

这次写并查集比上一题有太多的优化了,oh yeah! 注意其中的压缩优化……

#include <iostream> #include<cstdio> #include <queue> #include<string.h> using namespace std; int pre[30005]; int num[30005]; void makeSet(int n) { for(int i=0;i<n;i++) { num[i]=1; pre[i]=i; } } int findSet(int m) { if(pre[m]!=m) pre[m]=findSet(pre[m]);//特别注意此处的压缩 ~\(≧▽≦)/~ 与m=findSet(pre[m]);还是有区别的 return pre[m]; } void unionSet(int m,int n) { int mm=findSet(m); int nn=findSet(n); if(mm==nn) return; if(num[mm]>num[nn])//压缩层次 { pre[nn]=mm; num[mm]+=num[nn]; } else { pre[mm]=nn; num[nn]+=num[mm]; } } int main() { int n,m; while(scanf("%d%d",&n,&m)&&(n+m)) { makeSet(n); while(m--) { int len,fr,sc; cin>>len>>fr; for(int i=1;i<len;i++) { cin>>sc; unionSet(fr,sc); } } cout<<num[findSet(0)]<<endl; } }

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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