hdu1232畅通工程(并查集)

本文介绍了一种使用并查集数据结构解决城镇道路连接问题的方法。问题旨在找到使所有城镇相互可达所需的最少新增道路数量。通过输入城镇数量及已有道路情况,程序能高效计算出答案。
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

这道题很简单,用到了并查集的知识,下篇博客是我转载的一个通俗易懂的并查集的讲解,很好理解,顶作者。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,m;
int pre[1005];
int root[1005];
int find(int x){
		int r=x;
		while(pre[r]!=r)
		r=pre[r];
		int i=x,j;
		while(pre[i]!=r)
		{
			j=pre[i];
			pre[i]=r;
			i=j;
		}
		return r;
}
void set(int x,int y){
		int fx,fy;
		fx=find(x);
		fy=find(y);
		if(fy!=fx)
			pre[fy]=fx;
}
int main(){
		int i,j,a,b;
		while(scanf("%d%d",&n,&m)&&n!=0){
				int ans=0;
				for(i=1;i<=n;i++){
					pre[i]=i;
				}
				for(i=0;i<m;i++){
					scanf("%d%d",&a,&b);
					set(a,b);
				}
				memset(root,0,sizeof(root));
				for(j=1;j<=n;j++){
					root[find(j)]=1;
				}
				for(j=1;j<=n;j++){
					if(root[j])
						ans++;
				}
				printf("%d\n",ans-1);

		}
		return 0;

}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN模与模型预测控制的综合应用。; 阅读议:议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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