hduoj 1213 并查集

本文深入探讨了并查集算法的实现与应用,通过具体的代码示例,详细讲解了如何初始化并查集、查找元素所属集合及合并两个集合的过程。并查集常用于解决不连通分量的问题,在图论、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;
#define MAXN 1000+5
#define DEBUG 1

int PRE[MAXN] = {0};
int T,N,M;

void init(){

    for(int i=0;i<MAXN;i++)
        PRE[i] = i;
    N=M =0;
}

int find_x(int x){
    if(PRE[x] == x)
        return x;
    else{
        return PRE[x] = find_x(PRE[x]);
    }

}

void union_set(int x,int y){
    int t1 = find_x(x);
    int t2 = find_x(y);

    if(t1 != t2){
        PRE[t2] = t1;
    }

}


int main()
{
    if(DEBUG)
        freopen("data.txt","r",stdin);

    cin>>T;
    while(T--){
        init();
        cin>>N>>M;
        int a,b;
        for(int i=0;i<M;i++){
            cin>>a>>b;
            union_set(a,b);
        }

        int cnt = 0;
        for(int i=1;i<=N;i++){
            if(PRE[i] == i)
                cnt++;
        }

        cout<<cnt<<endl;

    }


    //cout << "Hello world!" << endl;
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
<think>嗯,用户想查询HDUOJ编号2000的题目信息和解法。首先我需要确定这个题目的具体内容。不过根据用户提供的引用信息,现有的引用并没有直接提到2000号题目。引用[1]、[2]、[3]、[4]提到了其他题号,比如1015、797,还有一些时间限制的信息,但2000号题目不在其中。 不过,根据常见的OJ题目编号规律,HDUOJ的2000题可能是一个入门级别的题目,比如可能涉及基础编程问题。例如,HDU的2000题通常是ASCII码排序的问题。用户可能需要这道题的描述和解决方法。 我需要确认题目的正确性。通常,HDU 2000的题目描述是:输入三个字符,按ASCII码顺序升序输出这三个字符,字符之间用空格分隔。例如输入“cab”,输出“a b c”。 接下来,用户可能需要解法思路。对于这个问题,可以使用基本的排序方法,比如比较交换法或者直接调用内置排序函数。代码实现的话,可以用C语言或者Python。例如,C语言中读取三个字符,排序后输出;Python中可以用sorted函数处理。 还需要注意输入输出的格式,比如输入可能是一个连续的字符串,需要拆分成三个字符,或者逐个读取。此外,处理输入时的空格或换行符也要小心。 可能用户遇到的常见问题包括输入处理错误,排序逻辑错误,或者输出格式不符合要求。比如在C语言中使用scanf读取时,需要注意缓冲区的问题,或者Python中使用input().split()可能不正确,需要直接读取字符串并拆分字符。 所以,在回答中需要详细说明输入的处理步骤,排序方法的选择,以及正确输出的格式。同时,提供示例代码帮助用户理解。此外,提醒用户注意不同编程语言中的输入输出细节,避免常见错误。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步巩固相关知识,比如其他排序问题、ASCII码的应用,或者不同OJ平台的题目差异等。</think>关于HDUOJ 2000号题目的信息及解法分析如下: ### 题目描述 输入三个字符后,按各字符的ASCII码从小到大的顺序输出这三个字符,字符之间以空格分隔(原题为HDU 2000: ASCII码排序)[^2]。 ### 输入输出示例 输入:`cab` 输出:`a b c` ### 解题思路 1. **输入处理**:读取连续三个字符(无需分隔) 2. **排序方法**:直接比较字符的ASCII值 - 方法1:三次比较交换实现冒泡排序 - 方法2:使用内置排序函数(如Python的`sorted()`) 3. **输出格式**:按顺序输出字符并用空格分隔 ### 代码实现(Python示例) ```python while True: try: chars = input().strip() a, b, c = sorted(chars) print(f"{a} {b} {c}") except: break ``` ### 注意事项 - 输入可能包含不可见字符,需使用`strip()`过滤 - 多组测试数据需用循环处理,直到EOF - C语言版本需注意`scanf`读取时的格式控制符应为`%c%c%c` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(1)$(固定三次比较) - 空间复杂度:$O(1)$
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