九度1035

本文介绍了一种通过递归关系查找直系亲属的方法,并提供了一个具体的算法实现案例。该算法能够处理多代直系亲属关系,对于输入的亲属关系进行查询并返回相应的关系称谓。

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题目1035:找出直系亲属

时间限制:1 秒

内存限制:32 兆

特殊判题:

提交:2871

解决:1132

题目描述:
    如果A,B是C的父母亲,则A,B是C的parent,C是A,B的child,如果A,B是C的(外)祖父,祖母,则A,B是C的grandparent,C是A,B的grandchild,如果A,B是C的(外)曾祖父,曾祖母,则A,B是C的great-grandparent,C是A,B的great-grandchild,之后再多一辈,则在关系上加一个great-。
输入:
    输入包含多组测试用例,每组用例首先包含2个整数n(0<=n<=26)和m(0<m<50), 分别表示有n个亲属关系和m个问题, 然后接下来是n行的形式如ABC的字符串,表示A的父母亲分别是B和C,如果A的父母亲信息不全,则用-代替,例如A-C,再然后是m行形式如FA的字符串,表示询问F和A的关系。
    当n和m为0时结束输入。
输出:
    如果询问的2个人是直系亲属,请按题目描述输出2者的关系,如果没有直系关系,请输出-。
    具体含义和输出格式参见样例.
样例输入:
3 2
ABC
CDE
EFG
FA
BE
0 0
样例输出:
great-grandparent
-

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include <algorithm>
#include<math.h>
using namespace std;
#define oo 1<<28
int dist[101];//存储子节点
int n,m;
void init()
{
    int i;
    for(i=0;i<27;i++)
    {
        dist[i]=-1;
    }
}
int findd(int x,int y)//从上到下查找
{
    int num=1;
    while(dist[x]!=-1)
    {
        if(dist[x]==y) return num;//找到y是x的子节点,返回差值
        else{
            x=dist[x];//如果y不是x的直接子节点,一点点向下找,找一次加一次
            ++num;
        }
    }
    return -1;
}
int main()
{
    int i,j;
    char x,y,z,u,v;
    while(cin >> n >> m,n)
    {
        init();
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            cin >> x >> y >> z;
            dist[y-'A']=x-'A';
            dist[z-'A']=x-'A';
        }
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            cin >> u >> v;
            int f1=findd(u-'A',v-'A');
            int f2=findd(v-'A',u-'A');//正负值代表uv谁在上谁在下
            int num=f1>f2?f1:f2;
            //cout << num << endl;
            if(num==-1)//如果为-1说明u不是v的父节点,v也不是u的父节点
            {
                cout << '-' << endl;
            }
            else
            {
                if(f1>=0)//u是v的父节点
                {
                    if(num==1)
                        cout << "parent" << endl;
                    else{
                        for(j=0;j<num-2;j++)
                            cout << "great-" ;
                        cout << "grandparent" << endl;
                    }
                }
                else//u是v的子节点
                {
                    if(num==1)
                        cout << "child" << endl;
                    else{
                        for(j=0;j<num-2;j++)
                            cout << "great-";
                        cout << "grandchild" << endl;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}


动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
数据集介绍:农场与野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:农场与野生动物目标检测数据集 图片规模: - 训练集:13,154张图片 - 验证集:559张图片 - 测试集:92张图片 分类类别: - Cow(牛):农场核心牲畜,包含多种姿态和场景 - Deer(鹿):涵盖野外环境中的鹿类目标 - Sheep(羊):包含不同品种的绵羊和山羊 - Waterdeer(獐):稀有野生动物目标检测样本 标注格式: YOLO格式标准标注,含精确边界框坐标和类别标签 数据特征: 包含航拍、地面拍摄等多视角数据,适用于复杂环境下的目标检测任务 二、适用场景 智慧农业系统开发: 支持畜牧数量统计、牲畜行为监测等农业自动化管理应用 野生动物保护监测: 适用于自然保护区生物多样性监测系统的开发与优化 生态研究数据库构建: 为动物分布研究提供标准化视觉数据支撑 智能畜牧管理: 赋能养殖场自动化监控系统,实现牲畜健康状态追踪 多目标检测算法验证: 提供跨物种检测基准,支持算法鲁棒性测试 三、数据集优势 多场景覆盖能力: 整合农场环境与自然场景数据,包含光照变化、遮挡等真实场景 精确标注体系: - 经专业团队双重校验的YOLO格式标注 - 边界框精准匹配动物形态特征 数据多样性突出: - 包含静态、动态多种动物状态 - 涵盖个体与群体检测场景 任务适配性强: - 可直接应用于YOLO系列模型训练 - 支持从目标检测扩展到行为分析等衍生任务 生态研究价值: 特别包含獐等稀有物种样本,助力野生动物保护AI应用开发
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