并查集

本文通过三个具体的程序示例介绍了并查集在不同场景下的应用,包括家庭成员关系的简化、飞船队列的管理和星球之间的连接状态。这些例子涵盖了基础的数据结构操作、查找和更新等关键步骤。

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家族

#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,x,y,ans=0,fa[110000];
int find(int x){//寻找祖先
    if(fa[x]!=x)fa[x]=find(fa[x]);
    return fa[x];
}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        fa[i]=i;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        scanf("%d%d",&x,&y);
        int fx=find(x),
        fy=find(y);
        if(fx!=fy)fa[fx]=fy;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(fa[i]==i)ans++;
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

银河英雄传说

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int fa[30001],front[30001],num[30001],x,y,i,j,n,T,ans;    //fa[i]表示飞船i的祖先
//front[i]表示飞船i与其所在列队头的距离
                                        //num[i]表示第i列的飞船数量 
char ins;
int find(int n){                                        //查找祖先的函数 
    if(fa[n]==n)return fa[n];
    int fn=find(fa[n]);                                    //先递归找到祖先 
    front[n]+=front[fa[n]];    //在回溯的时候更新front(因为更新时要用到正确的front[祖先],
                                    //所以只能在回溯的时候更新) 
    return fa[n]=fn;
}
int main(){
    cin>>T;
    for(i=1;i<=30000;++i){                                //定初值 
        fa[i]=i;
        front[i]=0;
        num[i]=1;
    }
    while(T--){
        cin>>ins>>x>>y;
        int fx=find(x);                                    //fx为x所在列的队头 
        int fy=find(y);                                    //fy同上 
        if(ins=='M'){
            front[fx]+=num[fy];        //更新front[x所在列队头(现在在y所在队列后面)]
//即加上y所在队列的长度 
            fa[fx]=fy;                                    //将fy设为fx的祖先 
            num[fy]+=num[fx];                            //更新以fy为队头队列的长度 
            num[fx]=0;                        //以fx为队头的队列已不存在,更新 
        }
        if(ins=='C'){
            if(fx!=fy)cout<<"-1"<<endl;            //若x和y的祖先不相同,则不在同一列 
else cout<<abs(front[x]-front[y])-1<<endl;    //否则利用x和y离队头的距离算
//出它们的距离 
        }
    }
    return 0;
}

星球大战

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXI=4e5+4;
int f[MAXI],head[MAXI],h[MAXI],ans[MAXI],En=0;//f为并查集,h为打击点存储的数组,ans为每次打击后的答案 
bool e[MAXI];            //e来判断是否被打击掉 
int find(int x)
{
    if(x!=f[x]) f[x]=find(f[x]); //并查集基本函数 
    return f[x];
}
struct edge
{
    int from;
    int to;                 //定义一个结构体来存储邻接表 
    int next;
}a[MAXI];
void insert(int u,int v)
{                             //邻接表存储数据 
    a[En].from=u;
    a[En].next=head[u];    
    a[En].to=v;
    head[u]=En;
    En++;
}
int main()
{
    int n,m,k,x,y,tot,i,u;
    cin>>n>>m;
    for(i=0;i<n;++i) 
    {
        f[i]=i;
        head[i]=-1;
    }
    for(i=0;i<m;++i)
    {
        cin>>x>>y;
        insert(x,y);insert(y,x);         //双向存储数据
    }
    cin>>k;
    tot=n-k;    //打击k次后所剩下的点 
    for(i=1;i<=k;i++)
    {
        cin>>x;
        e[x]=true;    //被打击掉后就true,并把打击的点存储到h中 
        h[i]=x;
    }
    for(i=0;i<2*m;i++)
    {
        if(e[a[i].from]==false&&e[a[i].to]==false) //如果都没有被打击 
        {
            if(find(a[i].from)!=find(a[i].to))    //且之前没有连通 
            {
                tot--;            //合并这两个点并在总数减去一个 
                f[find(a[i].from)]=f[find(a[i].to)];
            }
        }
    }
    ans[k+1]=tot;  //这时为打击k次之后所剩下的连通块 
    for(int t=k;t>=1;t--)  //从后往前“修复” 
    {
        u=h[t]; 
        tot++;   //因为“修复”这个点所以多了一个点,现在总数加 1 
        e[u]=false;  //false表示这个点没有被打击 
        for(i=head[u];i!=-1;i=a[i].next) //邻接表遍历它所连着的点 
        {
            if(e[a[i].to]==false&&f[find(u)]!=f[find(a[i].to)]) //如果被连通的点没有被打击并且之前没有连通 
            {
                tot--;  //合并 
                f[find(a[i].to)]=f[find(u)];  //注意尽量不要到过来赋值,这样会不断改变father 
            }
        }
        ans[t]=tot; //每“修复”一个点后的有的连通块 
    }
    for(i=1;i<=k+1;++i) cout<<ans[i]<<endl;
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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