5-14 数据结构啊poi F.文化

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=78124#problem/F

//想看题目的@willinglive

先求出给出森林每个点所在树的直径。然后并查集维护

合并的时候ans=max(第一棵树的直径,第二棵树的直径,第一棵树的直径/2+第二棵树的直径/2+1)

然后就解决了

#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct line
{
     int s,t;
     int next;
}a[600001];
int head[300001];
int edge;
inline void add(int s,int t)
{
	 a[edge].next=head[s];
	 head[s]=edge;
     a[edge].s=s;
     a[edge].t=t;
}
int fa[300001],fx[300001];
int sx[300001];
inline int find(int x)
{
     if(x!=fa[x])
          fa[x]=find(fa[x]);
     return fa[x];
}
int son1[300001],son2[300001];
int p;
int b[300001];
int dep[300001];
inline void dfs(int d)
{
	 p++;
	 b[p]=d;
     int i;
     for(i=head[d];i!=0;i=a[i].next)
     {
     	  int t=a[i].t;
          if(dep[t]==-1)
          {
          	   fx[t]=d;
               dep[t]=dep[d]+1;
               dfs(t);
               if(son1[t]+1>son1[d])
               {
               	    son2[d]=son1[d];
                    son1[d]=son1[t]+1;
               }
               else if(son1[t]+1>son2[d])
                    son2[d]=son1[t]+1;
          }
     }
}
int main()
{
     int n,m,q;
     scanf("%d%d%d",&n,&m,&q);
     int i,j;
     int s,t;
     for(i=1;i<=m;i++)
     {
          scanf("%d%d",&s,&t);
          edge++;
          add(s,t);
          edge++;
          add(t,s);
     }
     for(i=1;i<=n;i++)
          fa[i]=i;
     memset(dep,-1,sizeof(dep));
     for(i=1;i<=n;i++)
     {
          if(dep[i]==-1)
          {
               dep[i]=0;
               p=0;
               dfs(i);
               int anx=0;
               for(j=1;j<=p;j++)
               {
                    fa[b[j]]=i;
                    anx=max(anx,son1[b[j]]+son2[b[j]]);
               }
               sx[i]=max(anx,son1[i]+son2[i]);
          }
     }
     int x;
     for(i=1;i<=q;i++)
     {
          scanf("%d",&x);
          if(x==2)
          {
               scanf("%d%d",&s,&t);
               int fx=find(s),fy=find(t);
               if(fx!=fy)
               {
                    sx[fx]=max(max(sx[fx],sx[fy]),(sx[fx]+1)/2+(sx[fy]+1)/2+1);
                    fa[fx]=fy;
                    sx[fy]=sx[fx];
               }
          }
          else
          {
               scanf("%d",&s);
               int fx=find(s);
               printf("%d\n",sx[fx]);
          }
     }
     return 0;
}


内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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