P1536 村村通

本文解析了一道关于并查集的经典问题“村村通”,通过代码详细展示了如何使用并查集算法来解决求不同集合数量的问题。文章强调了即使两个城市间存在多条路径,算法依然有效。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

村村通。。这名字可真棒。。(题面)

这题基本也就是一个裸的并查集,但该题求的是不同的集合数量,倒也有一点点区别

顺带一提,题目中说的两个城市之间可能有多条路线,emmmmmm,我管你之前有没有路径,再建一次又不会吃亏。。。

 1 #include<set>
 2 #include<map>
 3 #include<list>
 4 #include<queue>
 5 #include<stack>
 6 #include<string>
 7 #include<cmath>
 8 #include<ctime>
 9 #include<vector>
10 #include<bitset>
11 #include<memory>
12 #include<utility>
13 #include<cstdio>
14 #include<sstream>
15 #include<iostream>
16 #include<cstdlib>
17 #include<cstring>
18 #include<algorithm>
19 using namespace std;
20 
21 int n,m,ans;
22 int zy[1005];
23 bool zzy[1005];//由不同的代表元可以求出不同的集合个数
24 
25 int find(int zyy){//查找该集合代表元
26     if(zyy==zy[zyy]){
27         return zyy;
28     }
29     return zy[zyy]=find(zy[zyy]);
30 }
31 
32 int main(){
33     while(1){
34         scanf("%d",&n);
35         if(n==0)return 0;//结束标志
36         scanf("%d",&m);
37         for(int i=1;i<=n;i++){
38             zy[i]=i;
39         }
40         for(int i=1;i<=m;i++){
41             int z,y;
42             scanf("%d%d",&z,&y);
43             zy[find(z)]=zy[find(y)];//合并操作
44         }
45         memset(zzy,0,sizeof(zzy));//初始化
46         ans=0;
47         for(int i=1;i<=n;i++){
48             if(!zzy[find(i)]){//若是一个新的代表元,则是一个新的集合
49                 ans++;
50                 zzy[find(i)]=true;
51             }
52             //printf("%d ",zy[i]);
53         }
54         printf("%d\n",ans-1);//是输出还需要几条路径,即为不同的集合数减一
55     }
56     return 0;
57 }

emmmm也不是什么难题,没得讲了

转载于:https://www.cnblogs.com/hahaha2124652975/p/11130066.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值