并查集:HDU1213-How Many Tables(并查集最简单的应用)

本文介绍了一个经典的并查集应用案例:根据人际关系确定最少所需的餐桌数量。通过合并有直接关系的朋友到同一组,利用并查集算法找出所有不相交集合的数量,即为所需餐桌数。

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How Many Tables

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 31632 Accepted Submission(s): 15706

Problem Description

Today is Ignatius’ birthday. He invites a lot of friends. Now it’s dinner time. Ignatius wants to know how many tables he needs at least. You have to notice that not all the friends know each other, and all the friends do not want to stay with strangers.

One important rule for this problem is that if I tell you A knows B, and B knows C, that means A, B, C know each other, so they can stay in one table.

For example: If I tell you A knows B, B knows C, and D knows E, so A, B, C can stay in one table, and D, E have to stay in the other one. So Ignatius needs 2 tables at least.

Input

The input starts with an integer T(1<=T<=25) which indicate the number of test cases. Then T test cases follow. Each test case starts with two integers N and M(1<=N,M<=1000). N indicates the number of friends, the friends are marked from 1 to N. Then M lines follow. Each line consists of two integers A and B(A!=B), that means friend A and friend B know each other. There will be a blank line between two cases.

Output

For each test case, just output how many tables Ignatius needs at least. Do NOT print any blanks.

Sample Input

2
5 3
1 2
2 3
4 5

5 1
2 5

Sample Output

2
4


解题心得
  • 题意就是给你一些关系,求有多少个相互之间没有关系的集合。
  • 这是一个很简单的并查集的应用,直接将该合并的合并,然后直接找根,有多少个不同的根就有需要多少个桌子。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1010;
int father[maxn];
int n,m;

int find(int x)
{
    if(father[x] == x)
        return x;
    else
        return father[x] = find(father[x]);
}

void merge(int a,int b)
{
    int fa = find(a);
    int fb = find(b);

    if(fa != fb)
        father[fa] = fb;
}

int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int ans = 0;
        for(int i=0;i<maxn;i++)
            father[i] = i;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        while(m--)
        {
            int a,b;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            if(find(a) != find(b))//两个之间是朋友则直接合并
            {
                merge(a,b);
            }
        }

        for(int i=1;i<=n;i++)
            if(father[i] == i)//在n个人中有多少个没有联系的集合就是求有多少个根
                ans ++;
        printf("%d\n",ans);
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/GoldenFingers/p/9107318.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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