HDU - 1232[畅通工程]

本文介绍了一个使用并查集算法解决道路连接问题的方法。问题的目标是最小化新建道路的数量,以确保任意两个城镇都能通过直接或间接的道路连接。通过按秩合并的方式优化并查集操作,有效地解决了这一挑战。

某省调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表,表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要互相间接通过道路可达即可)。问最少还需要建设多少条道路?
Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是城镇数目N ( < 1000 )和道路数目M;随后的M行对应M条道路,每行给出一对正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号。为简单起见,城镇从1到N编号。
注意:两个城市之间可以有多条道路相通,也就是说
3 3
1 2
1 2
2 1
这种输入也是合法的
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。
Output
对每个测试用例,在1行里输出最少还需要建设的道路数目。
Sample Input
4 2
1 3
4 3
3 3
1 2
1 3
2 3
5 2
1 2
3 5
999 0
0
Sample Output
1
0
2
998


solution: 按秩合并并查集

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

#define N 1005

int root[N], rk[N];

int find( int x ){
    return x == root[x] ? x : root[x] = find(root[x]);
}

void Union( int x , int y ){
    int f1 = find(x);
    int f2 = find(y);
    if ( rk[f1] <= rk[f2]) {
        root[f1] = f2;
        if ( rk[f1] == rk[f2] ) rk[f2]++;
    }else{
        root[f2] = f1;
    }
}

        int main(){
            int n, M, s, e, count;
            while ( ~scanf( "%d%d", &n, &M) && n ){
                for ( int i = 1; i <= n; i++) root[i] = i;
                for ( int i = 0; i < M; i++) scanf( "%d%d", &s, &e), Union( s, e );
                count = -1;
                for ( int i = 1; i <= n; i++)
                    if ( root[i] == i ) count ++;
                printf( "%d\n", count);
            }
            return 0;
        }
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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