poj 1611 The Suspects

本文解析了POJ 1611题目,通过并查集算法解决了一个关于社团成员间的传染问题。阐述了如何利用并查集来分类社团成员,并最终统计出疑似患病的人数。

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题目链接:http://poj.org/problem?id=1611

题意:在某个学校里,有n个人,有m个社团,每个社团有k个人,学生的编号从0到n-1。首先是0号同学得了一种病,然后呢与他接触的同学就会

被列为怀疑对象,间接与他接触的同学也被列为怀疑的对象(也就是a患病,a与b有过接触,b与c有过接触,那么b、c都是怀疑对象),问一共有

多少人患病与被列为怀疑对象。

思路:将这些社团的人分成几堆,如果任意两个社团中有同一个人,那么这两个社团的人就是一堆的,最后统计与0在同一堆的人又多少,那就是

所要求的答案;用并查集将这些人分类,然后统计就行了。

代码:

  

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转载于:https://www.cnblogs.com/oucacm/articles/3297359.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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