Problem H

本文介绍了一种使用并查集解决图论问题的方法,旨在找到一个无向图的最大伪森林,即每个连通分量最多只有一个环的子图。通过逐步解析算法流程,包括输入输出样例与AC代码,帮助读者理解如何高效地解决该问题。
Problem Description
In graph theory, a pseudoforest is an undirected graph in which every connected component has at most one cycle. The maximal pseudoforests of G are the pseudoforest subgraphs of G that are not contained within any larger pseudoforest of G. A pesudoforest is larger than another if and only if the total value of the edges is greater than another one’s.<br><br>
 

Input
The input consists of multiple test cases. The first line of each test case contains two integers, n(0 < n <= 10000), m(0 <= m <= 100000), which are the number of the vertexes and the number of the edges. The next m lines, each line consists of three integers, u, v, c, which means there is an edge with value c (0 < c <= 10000) between u and v. You can assume that there are no loop and no multiple edges.<br>The last test case is followed by a line containing two zeros, which means the end of the input.<br>
 

Output
Output the sum of the value of the edges of the maximum pesudoforest.<br>
 

Sample Input
3 3 0 1 1 1 2 1 2 0 1 4 5 0 1 1 1 2 1 2 3 1 3 0 1 0 2 2 0 0
 

Sample Output
3
5

简单题意:
  求出一个图的最大连通子图,连通分量最多只有一个环。现在需要编写一个程序,求出边的权值最大。在输入中给出顶点的个数、边的个数。
解题思路形成过程:
  很典型的采用并查集处理回路的问题。和之前的题目很类似,但是还要判断是否有环,并且考虑三种合并并查集的情况。
感想:
  题目做的越多,经验就会愈加丰富。
AC代码:
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
int visit[10005];
int set[10005];
struct node
{
    int s;
    int e;
    int len;
}a[100005];
int cmp(node a,node b)
{
    return a.len>b.len;
}
int find(int x)
{
    int r=x;
    while(r!=set[r])
    r=set[r];
    int i=x;
    while(i!=r)
    {
        int j=set[i];
        set[i]=r;
        i=j;
    }
    return r;
}
int main()
{
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        int ans=0;
        if(n==0&&m==0)
        break;
        for(int i=0;i<=n;i++)
        {
            set[i]=i;
            visit[i]=0;
        }
        for(int i=1;i<=m;i++)
              scanf("%d%d%d",&a[i].s,&a[i].e,&a[i].len);
              sort(a+1,a+m+1,cmp);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            int fx=find(a[i].s);
            int fy=find(a[i].e);
            if(fx==fy)
            {
                if(visit[fx]==1)
                continue;
                visit[fx]=1;
            }
            else
            {
                if(visit[fx]==1&&visit[fy]==1)
                continue;
                else if(visit[fx]==0)
                    set[fx]=fy;
                else
                set[fy]=fx;
            }
            ans+=a[i].len;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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