HDU 1829 A Bug's Life(种类并查集)

本文介绍了一种通过并查集算法解决虫群互动实验的问题,旨在验证假设中的虫群仅存在两种性别且仅进行异性互动的情况。算法核心在于利用并查集进行节点归类和路径压缩,确保所有互动符合预期的两性模型。

Problem Description
Background 
Professor Hopper is researching the sexual behavior of a rare species of bugs. He assumes that they feature two different genders and that they only interact with bugs of the opposite gender. In his experiment, individual bugs and their interactions were easy to identify, because numbers were printed on their backs. 

Problem 
Given a list of bug interactions, decide whether the experiment supports his assumption of two genders with no homosexual bugs or if it contains some bug interactions that falsify it.
 

Input
The first line of the input contains the number of scenarios. Each scenario starts with one line giving the number of bugs (at least one, and up to 2000) and the number of interactions (up to 1000000) separated by a single space. In the following lines, each interaction is given in the form of two distinct bug numbers separated by a single space. Bugs are numbered consecutively starting from one.
 

Output
The output for every scenario is a line containing "Scenario #i:", where i is the number of the scenario starting at 1, followed by one line saying either "No suspicious bugs found!" if the experiment is consistent with his assumption about the bugs' sexual behavior, or "Suspicious bugs found!" if Professor Hopper's assumption is definitely wrong.
 

Sample Input
2 3 3 1 2 2 3 1 3 4 2 1 2 3 4
 

Sample Output
Scenario #1: Suspicious bugs found! Scenario #2: No suspicious bugs found!
Hint
Huge input,scanf is recommended.

思路:

这题应该是种类并查集中较简单类型,只有两类,但是我还是看了好久才看明白,菜哭(⋟﹏⋞)

核心算法就涉及到两处:

一、寻找根时 路径压缩 顺带 归类,二、根节点合并时,根的归类。

首先,开两个数组  dis来记录  每点  与  父节点  的种类关系(这题中某点与其父节点种类相同用0否则用1),f记录父节点下标。

a,b分别为新增树的节点,fa,fb分别为ab的根节点


1.寻找根节点

int getf(int x){
    if(f[x]==x)return x;//找到根节点直接返回

//用t暂存根节点下标,因为回溯时,要更新每个节点与根节点关系 需要使用该点的父节点
    int t=getf(f[x]); 
    
/*
因为是回溯的,所以dis[f[x]]是x父节点与根节点关系,dis[x]是x与x父节点关系

初始dis[x]    0   0   1   1
dis[f[x]]     1   0   1   0
更新dis[x]    1   0   0   1
*/
    dis[x]=(dis[x]+dis[f[x]])%2;
    
    f[x]=t;//路径压缩
    
//到这里dis[x]已经变为与根节点的关系,f[x]已经链接到根节点
    return f[x];
}

2.合并

f[fb]=fa;   //fb指向fa

//dis[a]现在存的是a与fa关系,dis[b]同理
//根据a与fa关系,b与fb关系,ab性别相反,可以得到fb与fa关系
dis[fb]=(dis[a]+dis[b]+1)%2;

代码:

#include<stdio.h>

int f[2005],dis[2005];  //f记录父节点,dis记录与父节点关系

int getf(int x){
    if(f[x]==x)return x;//找到根节点直接返回

//用t暂存根节点下标,因为回溯时,要更新每个节点与根节点关系时 需要使用该点的父节点
    int t=getf(f[x]); 
    
/*
因为是回溯的,所以dis[f[x]]是x父节点与根节点关系,dis[x]是x与x父节点关系

初始dis[x]    0   0   1   1
dis[f[x]]     1   0   1   0
更新dis[x]    1   0   0   1
*/
    dis[x]=(dis[x]+dis[f[x]])%2;
    
    f[x]=t;//路径压缩
    
//到这里dis[x]已经变为与根节点的关系,f[x]已经链接到根节点
    return f[x];
}

int main(){
    int T,www=0;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int n,m,a,b,fa,fb,flag=0,i;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        
        //初始化
        for(i=1;i<=n;i++){
            f[i]=i;
            dis[i]=0;
        }
        while(m--){
            scanf("%d%d",&a,&b);
            if(flag)continue;
            fa=getf(a);
            fb=getf(b);
            if(fa==fb){     //如果根相同,说明能够充分推出a b是否为同性恋
                if(dis[a]==dis[b])flag=1;
            }
            else{
                f[fb]=fa;
                //dis[a]现在存的是a与fa关系,dis[b]同理
                //根据a与fa关系,b与fb关系,ab性别相反,可以得到fb与fa关系
                dis[fb]=(dis[a]+dis[b]+1)%2;
            }
        }
        printf("Scenario #%d:\n",++www);
        if(flag)printf("Suspicious bugs found!\n\n");
        else printf("No suspicious bugs found!\n\n");
    }
    return 0;
}


【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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