带权并查集 shuoj1880

本文介绍了一种解决武林中帮派合并及成员间关系查询问题的方法,通过使用并查集算法并结合路径压缩技巧,实现高效判断两人是否同属一帮派及计算等级差。



1880: 等级森严

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Description

武林,当然有拉帮结派,帮派之间还有吞并现象。那么两个人见面,常常要问,咱俩是自己人吗?如果是自己人,他们还想知道他们两个人的等级差多少。你需要做的就是快速回答这个问题。
武林中共有 N 个人,编号分别为 1~N,有 M 条命令,两种格式:
1 x y:编号为 x 和 y 的两个人所在的帮派合并了,x 的帮派的帮主归于 y 的门下,y 的等级比 x 的帮派的帮主高一级(如果 x 和 y 已经在一个帮派中,则跳过这条命令。);
2 x y:请回答编号为 x 和 y 的两个人是否是自己人。

开始的时候,没有两个人属于同一个帮派,每个人都是自己帮派的帮主。

Input

第一行包含两个整数 N, M,接下来 M 行,每行 3 个整数 t x y,表示一条命令。

0 < N, M < 1e5
0 < t < 3
0 < x, y < N + 1 且 x 不等于 y

Output

对于每条第二种命令,输出 "Yes" 或 "No",如果 Yes,还需要输出两者的等级差。

Sample Input

3 6
2 1 2
1 1 2
2 1 2
2 2 3
1 2 3
2 3 1

Sample Output

No
Yes -1
No
Yes 2

分析:难点在于如何记录等级。这里的等级其实可以理解为该节点到根的距离。当我们查询一个结点的根节点时,如果它的父节点不是根结点就要加上父节点到根节点的距离。



代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int NINF = 0xc0c0c0c0;
const int maxn = 1e5+10;
typedef long long ll;
 
int par[maxn],dis[maxn];
int n,m;
void init(){
    for(int i=1;i<=n;i++){
        par[i] = i;
        dis[i] = 0;
    }
}
int search(int x){
    if(par[x] == x) return x;
    else{
        int root = search(par[x]);  		 //路径压缩
        if(par[x]!=root) dis[x] += dis[par[x]];      //如果该节点的父节点不是根,就加上父节点到父节点的父节点的的距离。
        return par[x] = root;
    }
}
bool same(int x,int y){
    return search(x) == search(y);
}
void unite(int x,int y){
    x = search(x);
    if(x == search(y)) return;
    par[x] = y;
    dis[x]++;     //该节点到y的距离加1.
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        init();
        for(int i=0;i<m;i++){
            int t,x,y;
            scanf("%d%d%d",&t,&x,&y);
            if(t == 1){
                unite(x,y);
            }
            else{
                if(same(x,y)){
                    printf("Yes %d\n",dis[y] - dis[x]);
                }
                else printf("No\n");
            }
        }
    }
}


1880: 等级森严

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武林,当然有拉帮结派,帮派之间还有吞并现象。那么两个人见面,常常要问,咱俩是自己人吗?如果是自己人,他们还想知道他们两个人的等级差多少。你需要做的就是快速回答这个问题。
武林中共有 N 个人,编号分别为 1~N,有 M 条命令,两种格式:
1 x y:编号为 x 和 y 的两个人所在的帮派合并了,x 的帮派的帮主归于 y 的门下,y 的等级比 x 的帮派的帮主高一级(如果 x 和 y 已经在一个帮派中,则跳过这条命令。);
2 x y:请回答编号为 x 和 y 的两个人是否是自己人。

开始的时候,没有两个人属于同一个帮派,每个人都是自己帮派的帮主。

Input

第一行包含两个整数 N, M,接下来 M 行,每行 3 个整数 t x y,表示一条命令。

0 < N, M < 1e5
0 < t < 3
0 < x, y < N + 1 且 x 不等于 y

Output

对于每条第二种命令,输出 "Yes" 或 "No",如果 Yes,还需要输出两者的等级差。

Sample Input

3 62 1 21 1 22 1 22 2 31 2 32 3 1

Sample Output

NoYes -1NoYes 2
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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