uvalive 3027 Corporative Network(种类并查集)

题意:

题目就是要你输出各个点与根节点的距离。有两种指令

I a b,的意思:将b作为a的根节点,a和b之间的距离为|a-b|%1000。

E a, 的意思:求出a与根节点的距离。

思路:

并查集的变形,在压缩路径的时候顺便在更新一下与根节点的距离。

ps:记录与根节点的距离要再开一个数组,我在更新距离的时候还是写错了,太菜。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cmath>
using namespace std;
const int mx = 21000;
int fa[mx],d[mx];
int n;
void init(){
	for(int i = 1; i<mx ;i++){
		d[i] = 0;
		fa[i] = i;
	}
}
int find(int x){
	if(x != fa[x]){
		int te = fa[x];//一定要在压缩路径之前记录自己原先的父节点,方便更新
		fa[x] = find (fa[x]);
		d[x] += d[te];
	} 
	return fa[x];
}


 

int main(){
	int T;
	scanf("%d",&T); 
	while(T--){
		scanf("%d",&n);
		init();
		char s;
		int a, b;
		while(cin>>s && s != 'O'){
			if(s == 'E') {
				scanf("%d",&a);
				find(a);
			printf("%d\n",d[a]);
			}
			else {
				scanf("%d%d",&a,&b);
				fa[a] = b;
				d[a] = abs(a - b) % 1000;
			}
		}
	}	
}


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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