畅通工程

畅通工程

Problem Description
某省调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表,表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要互相间接通过道路可达即可)。问最少还需要建设多少条道路?
 
Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是城镇数目N ( < 1000 )和道路数目M;随后的M行对应M条道路,每行给出一对正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号。为简单起见,城镇从1到N编号。
注意:两个城市之间可以有多条道路相通,也就是说
3 3
1 2
1 2
2 1
这种输入也是合法的
当N为0时,输入结束,该用例不被处理。
 
Output
对每个测试用例,在1行里输出最少还需要建设的道路数目。
 
Sample Input
4 2 1 3 4 3 3 3 1 2 1 3 2 3 5 2 1 2 3 5 999 0 0
 
Sample Output
1 0 2 998
Hint
Hint
Huge input, scanf is recommended.

 

代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<utility>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include <functional>
#include<list>
#include<iterator>
#include<deque>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#define Maxn 1010
using namespace std;
class string_cmp
{
public:
    bool operator()(const char *str1,const char *str2) const
    {
        return strcmp(str1,str2)<0;
    }
};
int city[Maxn];
int f(int x)
{
    int r=x;
    while(city[r]!=r){
       r=city[r];
    }
    return r;
}
int main()
{
    int n,m,a,b;
    while(scanf("%d",&n),n){
        scanf("%d",&m);
        for(int i=1;i<=n;i++) city[i]=i;
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d%d",&a,&b);
            a=f(a),b=f(b);
            if(a<b)
                city[b]=a;
            else
                city[a]=b;
        }
        int cou=0;
        for(int i=1;i<=n;i++) if(city[i]==i) cou++;
        printf("%d\n",cou-1);
    }
    return 0;
}

 

注:这题是赤裸裸的并查集,属于数据结构范畴,但是也可以用图论的连通分支来做。关于并查集,网上有很多的写法,各有千秋。我见过的有查找是O(1),合并是O(n)的,也有查找是O(n),合并是O(1)的,还有查找是O(logn),合并是O(1)的,还有带路径压缩的查找算法,这种算法会随着每次查找的进行,树的深度减少,目前我觉得难以估计复杂度,但是肯定是远远优于O(logn)的。

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
<think>好的,我需要帮助用户了解畅通工程的技术实现方案和相关IT项目背景。首先,要明确“畅通工程”通常指交通管理优化、城市智能交通系统或信息基础设施建设项目。接下来,结合用户提供的引用内容,虽然引用主要涉及项目管理、禅道工具、ROI分析等,但需要将这些内容与IT项目背景和技术实现联系起来。 首先,技术实现方案可能包括智能交通系统、大数据分析、物联网设备、云计算平台等。需要分点说明每个技术的应用,比如数据采集、通信网络、数据处理等模块。同时,要确保符合用户要求的格式,使用行内数学公式和独立公式,比如在提到算法优化时使用$O(n \log n)$这样的复杂度表示。 然后,IT项目背景部分需要结合项目管理的引用内容,比如项目组的组建(引用3)、使用禅道进行协作(引用2)、ROI分析(引用4)以及项目集管理(引用1)。这部分要说明畅通工程如何作为独立项目或项目集的一部分,强调项目管理的重要性。 最后,生成相关问题,需要围绕技术细节、项目管理、挑战与案例展开,确保问题具有针对性。检查是否符合所有格式要求,如LaTeX的正确使用、引用标识的位置等。</think>### 畅通工程技术实现方案 #### 一、技术架构核心模块 1. **智能交通控制系统** 基于实时交通流量数据动态调整信号灯周期,数学模型为: $$ T_i = \frac{V_i}{\sum_{j=1}^n V_j} \cdot T_{total} $$ 其中$T_i$为相位$i$时长,$V_i$为车道流量[^4]。 2. **大数据分析平台** 使用Hadoop/Spark处理PB级交通数据,特征提取算法时间复杂度为$O(n \log n)$,支持短时流量预测。 3. **物联网感知层** 部署多模态传感器网络: - 地磁传感器(精度$\pm2\%$) - 视频识别设备(分辨率$3840 \times 2160$@30fps) - 浮动车GPS数据(采样率1Hz) #### 二、典型IT项目背景 1. **项目集管理场景** 城市级畅通工程常作为项目集实施,包含智能信号灯(子项目A)、应急指挥系统(子项目B)、公众服务平台(子项目C),需遵循引用[1]中的项目集管理规范。 2. **开发过程管理** 采用禅道进行敏捷开发管理(引用[2]): - 需求池维护$R=\sum_{i=1}^n r_i$ - 迭代周期固定为2周 - 缺陷解决率目标≥95% 3. **资源投入保障** 如引用[3]所述,配备专业团队: - 系统架构师(3人) - 数据工程师(5人) - 物联网专家(2人) ```python # 信号配时优化算法示例 def optimize_phase(flow_data): total_flow = sum(flow_data.values()) return {phase: (flow / total_flow) * 120 for phase, flow in flow_data.items()} ```
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