并查集 Destroying Array CodeForces - 722C 和 Islands UVA - 1665

两题比较类似,就是连通块,另外,并查集两种初始化方式

destroying array,还有一种思路是把所有连通块的和加到集合里面,对于一个新元素,如果和已有连通块相邻,取出该连通块的值

加入新值,else 直接加

 

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <string.h>
#include <sstream>
#include <stdio.h>
#include <set>
#include <sstream>
#include <algorithm>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <map>
using namespace std;
#define ctime								printf("Time used = %.2f\n", (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC);
#define fast                                ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);
#define _for(i,a,b)                         for(int i = a;i < b;i++)
#define _rep(i,a,b)                         for(int i = a;i <= b;i++)
#define all(s)                              s.begin(), s.end()
#define local								freopen("in.txt", "r", stdin);freopen("out.txt", "w", stdout);
#define ll									long long
#define fi									first
#define	se									second

const int INF = 1e9;
const int maxn = 1e5 + 100;

int n, a[maxn], b[maxn], par[maxn], dx[] = { 1,-1 };
ll ma[maxn], ans[maxn];
bool vis[maxn] = { false };

int find(int x) {
	if (par[x] == -1) return -1;
	if (par[x] == x)
		return x;
	else return par[x] = find(par[x]);
}

int main() {
	//local
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		scanf("%d", a + i);
		//par[i] = i;
		ma[i] = a[i];
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", b + i);
	ll all = 0,sum;
	memset(par, -1, sizeof(par));
	for (int i = n; i > 1; i--) {
		//vis[b[i]] = true;
		par[b[i]] = b[i];
		for (int j = 0; j < 2; j++) {
			int nx = b[i] + dx[j];
			if (0 < nx && nx <= n ) {
				int p = find(nx);
				if (p == -1) continue;
				int pre = find(b[i]);
				if (p != pre) {
					par[pre] = p;
					ma[p] += ma[pre];
				}

			}
		}
		all = max(all, ma[find(b[i])]);
		ans[i] = all;
	}
	for (int i = 2; i <= n; i++)
		cout << ans[i] << endl;
	cout << 0 << endl;
}

就这样吧,自己慢慢调就ok了

 

 

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 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、工业自动化、智能制造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学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值