vijos 1034家族 并查集

本文介绍并查集的基本概念及应用,特别聚焦于如何利用并查集解决亲戚关系确认的问题。通过实例演示,展示了如何在输入的亲戚关系连接基础上,高效地判断任意两人的亲属关系。

经典的并查集,最后确认两个数是不是亲戚的时候要两个数都要再找一次祖先,一样的就yes,不一样就no

#include <stdio.h>

#define maxn 5000
int father[maxn] ;
int find (int x)
{
if(x!=father[x])father[x]=find(father[x]);
    return father[x];
}
int lianjie(int x,int y)
{
int rx,ry;
rx=find(x);
ry=find(y);
if(rx!=ry)
{
father[ry]=rx;
}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
int x,y;
int n,m,p;
int i,j,flag=0;
for(i=1;i<maxn;++i)
  father[i]=i;
scanf("%d%d%d",&n,&m,&p);

for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);
lianjie(x,y);
}
for(i=0;i<p;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);
x=find(x);
y=find(y);
if(x==y)printf("Yes\n");
else printf("No\n");

return 0;
}
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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