【hdu1213】 How Many Tables 【并查集】

本文介绍了一个使用并查集算法解决的有趣问题:如何在Ignatius的生日派对上,根据朋友之间的熟悉度最少安排几张桌子。通过并查集算法,文章详细解释了如何找到每个朋友圈的代表,以及如何利用set集合去除重复,最终确定所需桌子的数量。

Today is Ignatius' birthday. He invites a lot of friends. Now it's dinner time. Ignatius wants to know how many tables he needs at least. You have to notice that not all the friends know each other, and all the friends do not want to stay with strangers.

One important rule for this problem is that if I tell you A knows B, and B knows C, that means A, B, C know each other, so they can stay in one table.

For example: If I tell you A knows B, B knows C, and D knows E, so A, B, C can stay in one table, and D, E have to stay in the other one. So Ignatius needs 2 tables at least.

Input

The input starts with an integer T(1<=T<=25) which indicate the number of test cases. Then T test cases follow. Each test case starts with two integers N and M(1<=N,M<=1000). N indicates the number of friends, the friends are marked from 1 to N. Then M lines follow. Each line consists of two integers A and B(A!=B), that means friend A and friend B know each other. There will be a blank line between two cases.

Output

For each test case, just output how many tables Ignatius needs at least. Do NOT print any blanks.

Sample Input

2
5 3
1 2
2 3
4 5

5 1
2 5

Sample Output

2
4

 

题目的大意是这样首先输入测试用例T,再输入人的个数以及他们的关系数,之后举出的几组说明他们是好朋友,可以坐在一张桌子上,问要多少张桌子。

利用并查集找到每一个朋友圈的代表元,再用set去重。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int  pre[1050];
void init()
{
    for(int i=0;i<1050;i++)
    {
        pre[i]=i;
    }
}//初始化
int Find(int x)
{
    int r=x;
    while(r!=pre[r])
        r=pre[r];

    int i=x,j;
    while(pre[i]!=r)
    {
        j=pre[i];
        pre[i]=r;
        i=j;
    }
    return r;
}

void mix(int x,int y)
{
    int fx=Find(x),fy=Find(y);
    if(fx!=fy)
    {
        pre[fy]=fx;
    }
}
int a[1050];
int b[1050];
int main()
{
    set<int>s;
   int t;
  while(scanf("%d",&t)!=EOF)
  {


   int m,n;
   int i;
   while(t--)
   {
       init();
       s.clear();
       scanf("%d%d",&m,&n);
       for(i=0;i<n;i++)
       {
           scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);

           mix(a[i],b[i]);
       }
//起初我只写了一次却wrong了,又发现了一组测试数据
//4 3
//1 2
//3 4
//3 2

//上面的操作不能将1的父亲指向3

//于是我又来了一遍。。
        for(i=0;i<n;i++)
       {


           mix(a[i],b[i]);
       }
       for(i=1;i<=m;i++)
       {

           s.insert(pre[i]);
       }

       printf("%d\n",s.size());
   }
  }

    return 0;
}

并查集有非常有趣的说明

https://blog.youkuaiyun.com/u013546077/article/details/64509038

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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