妻把情人带回家谎称远方亲戚

博主童年不幸,由虐待他的保姆带大。婚后妻子性格强势,并带情人入住家中,博主感到无力反抗。

父亲是生意人,母亲是单位领导。在我的记忆里,父母陪同我的时间很少。大多时候,我都是和保姆阿姨一起度过。
保姆阿姨是个两面派女人,在我父母面前,对我很好,当父母不在家时,经常对我咆哮。
好几次,我请求爸妈辞掉保姆,并希望父母能多陪陪我,但被父母拒绝了。
我的童年:没有亲情,只有惊吓。
似乎习惯了被人欺负,以至于在我对男女之事懵懂的年龄对‘女汉子’情有独钟,妻就是这样的女人。
我们是经人介绍认识。我公务员,妻工厂临时工。
我们的婚姻遭到了父母反对。
为妻,我生平第一次和父母脸红脖子粗。最终父母向我妥协。
在妻生孩子后,父母托关系帮妻安排了‘正式工’。
孩子上中学后,父母退休。从此,妻对我越发嚣张。
最让我难以接受的是,妻最近居然带了一个外地男住进我家,并声称那男是她远房亲戚。
我不是傻子,我能看出她们就是情人关系。
碍于没有证据,妻也不承认,我真是想发火又不能。
那男每天在我家就像‘老爷’,我还要给他端饭,妻甚至当我面给那男端洗脚水。
妻时常骂我窝囊废,我也知道我生性懦弱。
面对妻公然带情人回家的行为,我该如何阻止?
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。
这是一个典型的**并查集(Union-Find)**问题,但与传统并查集不同的是,我们需要处理**敌对关系**,即不仅要维护朋友关系,还要维护敌对关系。根据题目描述,关系的传递性如下: - 朋友的朋友是朋友 - 朋友的敌人是敌人 - 敌人的朋友是敌人 - 敌人的敌人的朋友 这提示我们可以使用**带权并查集(Union-Find with weights)**来处理,其中每个节点维护一个与父节点的关系(0 表示朋友,1 表示敌人),并通过路径压缩和关系传递来判断任意两个人之间的关系。 --- ### 解题思路: 我们使用一个 `parent` 数组来记录每个节点的父节点,一个 `rel`(relation)数组来记录该节点与父节点的关系(0 是朋友,1 是敌人)。合并两个集合时,根据输入的关系,更新关系图。 通过并查集的 `find` 函数来查找某个节点的根节点,并在这个过程中更新它与根节点的关系。 最后,我们只需要判断每个人与 `kyw` 的关系即可。 --- ### C++ 实现如下: ```cpp #include <iostream> #include <unordered_map> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 1005; int parent[MAXN]; int rel[MAXN]; // 0: friend, 1: enemy with parent int find(int x) { if (parent[x] != x) { int orig_parent = parent[x]; parent[x] = find(parent[x]); rel[x] ^= rel[orig_parent]; // rel[x] -> rel[x]^rel[orig_parent] } return parent[x]; } void Union(int x, int y, int r) { int fx = find(x); int fy = find(y); if (fx != fy) { parent[fy] = fx; rel[fy] = rel[x] ^ rel[y] ^ r; // r: x and y's relation } } unordered_map<string, int> name2id; vector<string> id2name; int main() { int n, m, q; cin >> n >> m >> q; id2name.resize(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> id2name[i]; name2id[id2name[i]] = i; parent[i] = i; rel[i] = 0; } for (int i = 0; i < m; ++i) { char type; string a, b; cin >> type >> a >> b; int ra = name2id[a]; int rb = name2id[b]; int r = (type == 'E'); Union(ra, rb, r); } int kyw_id = name2id["kyw"]; for (int i = 0; i < q; ++i) { string name; cin >> name; if (name2id.find(name) == name2id.end()) { cout << "I do not know!" << endl; continue; } int id = name2id[name]; if (find(id) != find(kyw_id)) { cout << "I do not know!" << endl; } else { if (rel[id] == 0) cout << "Come on,my friend!" << endl; else cout << "Go away!" << endl; } } return 0; } ``` --- ### 代码解释: - `find(x)`:查找 x 的根节点,并在过程中进行路径压缩,同时更新该节点与根节点的关系。 - `Union(x, y, r)`:将 x 和 y 合并,其中 `r` 表示 x 和 y 的关系(0 是朋友,1 是敌人)。 - `rel[x] ^= rel[orig_parent]`:表示 x 与新根的关系是 x 与旧根的关系 + 旧根与新根的关系。 - `rel[fy] = rel[x] ^ rel[y] ^ r`:这是合并两个集合时,根据已知关系推导出的公式。 --- ### 示例输入: ``` 4 3 3 kyw rtxz kkksc04 chenzha F kyw rtxz E rtxz kkksc04 E chenzha kkksc04 kkksc04 chenzha rtxs ``` ### 输出: ``` Go away! Come on,my friend! I do not know! ``` --- ### 复杂度分析: - 并查集的查找和合并操作是接近 O(α(n)) 的时间复杂度(α 是阿克曼函数的反函数,增长极慢)。 - 总体复杂度为 O(n + m + q),适用于本题规模。 ---
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