ZOJ 2334(Monkey King-左偏树第一题)

文章描述了一种森林中猴子解决冲突的机制,涉及到了并查集和左偏树的数据结构。每只猴子有强度值,在冲突时会邀请最强的朋友决斗,决斗后双方及朋友都会认识。题目要求实现一个算法,处理猴子间的冲突并输出结果。示例输入和输出展示了如何处理这些冲突。代码部分提供了一个基于左偏树的并查集实现,用于高效地处理猴子的合并和查找操作。

Monkey King


Time Limit: 10 Seconds      Memory Limit: 32768 KB


Once in a forest, there lived N aggressive monkeys. At the beginning, they each does things in its own way and none of them knows each other. But monkeys can't avoid quarrelling, and it only happens between two monkeys who does not know each other. And when it happens, both the two monkeys will invite the strongest friend of them, and duel. Of course, after the duel, the two monkeys and all of their friends knows each other, and the quarrel above will no longer happens between these monkeys even if they have ever conflicted.

Assume that every money has a strongness value, which will be reduced to only half of the original after a duel(that is, 10 will be reduced to 5 and 5 will be reduced to 2).

And we also assume that every monkey knows himself. That is, when he is the strongest one in all of his friends, he himself will go to duel.

Input

There are several test cases, and each case consists of two parts.

First part: The first line contains an integer N(N<=100,000), which indicates the number of monkeys. And then N lines follows. There is one number on each line, indicating the strongness value of ith monkey(<=32768).

Second part: The first line contains an integer M(M<=100,000), which indicates there are M conflicts happened. And then M lines follows, each line of which contains two integers x and y, indicating that there is a conflict between the Xth monkey and Yth.

Output

For each of the conflict, output -1 if the two monkeys know each other, otherwise output the strongness value of the strongest monkey in all friends of them after the duel.

Sample Input

5
20
16
10
10
4
5
2 3
3 4
3 5
4 5
1 5

Sample Output

8
5
5
-1
10

左偏树第一题。

root[i]表以i为根的并查集的左偏树的当前根

这题在怎么表示[i]所在树之根的问题上纠结了很久,后发现,只要将2样拆开就行了。。。。这样每次修改都是O(1)的

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<functional>
#include<cmath>
#include<cctype>
#include<cassert>
#include<climits>
using namespace std;
#define For(i,n) for(int i=1;i<=n;i++)
#define Rep(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
#define Fork(i,k,n) for(int i=k;i<=n;i++)
#define ForD(i,n) for(int i=n;i;i--)
#define Forp(x) for(int p=pre[x];p;p=next[p])
#define RepD(i,n) for(int i=n;i>=0;i--)
#define MEM(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define MEMI(a) memset(a,127,sizeof(a))
#define MEMi(a) memset(a,128,sizeof(a))
#define INF (2139062143)
#define F (1000000009)
#define MAXN (101000+10)
#define MAXM (101000+10)
typedef long long ll;
struct node
{
   int v,ch[2],dis;
   node():v(0),dis(0){ch[0]=ch[1]=0;}
}q[MAXN];
int father[MAXN],root[MAXN];// root[i]表示以i为根的并查集的左偏树的当前根
int merge(int a,int b)
{
   if (a*b==0) return a+b;
   if (q[a].v<q[b].v) swap(a,b);
   q[a].ch[1]=merge(q[a].ch[1],b);
   if (q[q[a].ch[0]].dis<q[q[a].ch[1]].dis) swap(q[a].ch[0],q[a].ch[1]);
   if (q[a].ch[1]) q[a].dis=q[q[a].ch[1]].dis+1;else q[a].dis=0;
   return a;
}
int pop(int a)
{
   int p=merge(q[a].ch[0],q[a].ch[1]);
   q[a].dis=q[a].ch[0]=q[a].ch[1]=0;q[a].v/=2;
   int x=merge(a,p);
   return x;
}
int getfather(int x)
{
   if (father[x]==x) return x;
   return father[x]=getfather(father[x]);
}
int n,m;
int main()
{
   //freopen("zoj2334.in","r",stdin);
 
   while(scanf("%d",&n)==1)
   {
      For(i,n) q[i]=node();
      For(i,n) scanf("%d",&q[i].v),father[i]=root[i]=i;
      scanf("%d",&m);
      For(i,m)
      {
      // For(i,n) cout<<getfather(i)<<' ';cout<<endl;
         int u,v,fu,fv;
         scanf("%d%d",&u,&v);
         if ((fu=getfather(u))==(fv=getfather(v))) printf("-1\n");
         else
         {
            int ru=root[fu],rv=root[fv];
            ru=pop(ru);rv=pop(rv);
            ru=merge(ru,rv); printf("%d\n",q[ru].v);
            father[fu]=fv;root[fv]=ru;
         }
      }
   // break;
   }
 
   //while(1);
   return 0;
}

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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