[LA] 3644 - X-Plosives [并查集]

本文介绍了一种使用并查集数据结构来模拟特定条件下化合物混合可能产生的爆炸效应的问题解决方法。通过将化合物视为图中的边,利用并查集判断是否会形成闭合环路,从而确定是否会导致不稳定状态。

A secret service developed a new kind of explosive that attain its volatile property only when a specic
association of products occurs. Each product is a mix of two different simple compounds, to which we
call a binding pair. If N > 2, then mixing N different binding pairs containing N simple compounds
creates a powerful explosive. For example, the binding pairs A+B, B+C, A+C (three pairs, three
compounds) result in an explosive, while A+B, B+C, A+D (three pairs, four compounds) does not.
You are not a secret agent but only a guy in a delivery agency with one dangerous problem: receive
binding pairs in sequential order and place them in a cargo ship. However, you must avoid placing in
the same room an explosive association. So, after placing a set of pairs, if you receive one pair that
might produce an explosion with some of the pairs already in stock, you must refuse it, otherwise, you
must accept it.
An example. Lets assume you receive the following sequence: A+B, G+B, D+F, A+E, E+G,
F+H. You would accept the rst four pairs but then refuse E+G since it would be possible to make the
following explosive with the previous pairs: A+B, G+B, A+E, E+G (4 pairs with 4 simple compounds).
Finally, you would accept the last pair, F+H.
Compute the number of refusals given a sequence of binding pairs.
Input
The input will contain several test cases, each of them as described below. Consecutive
test cases are separated by a single blank line.
Instead of letters we will use integers to represent compounds. The input contains several lines.
Each line (except the last) consists of two integers (each integer lies between 0 and 105
) separated by
a single space, representing a binding pair.
Each test case ends in a line with the number `-1'. You may assume that no repeated binding pairs
appears in the input.
Output
For each test case, the output must follow the description below.
A single line with the number of refusals.
Sample Input
1 2
3 4
3 5
3 1
2 3
4 1
2 6
6 5
-1
Sample Output
3

 

题意:   有一些简单化合物   每个化合物由2中不同元素组成        然后按照顺序依次将这些化合物放进车里   但是如果车上存在k个简单化合物 且正好包含k中元素的话

那么他们将变成易爆的化合物   为安全起见     每当你拿到一个化合物的时候   如果它和已装车的化合物形成易爆化合物   你就应当拒绝装车  否则就应该装车

请输出有多少个化合物没有装车

 

思路:

注意题目要求k个简单化合物 且正好包含k中元素   是任意k个化合物 也就是说 只要车里存在任意k个化合物 如果他们含有元素也为k个 则不能装入这样的一个化合物

可以把每个元素看成顶点   一个化合物作为一条边   当整个图存在环的时候 组成环的边对应的化合物就是危险的 否则是安全的

判断是否会组成环 可以通过并查集  如果要添加的边 x y同时在同一个集合中  那么它将组成环  拒绝它  

 

代码:

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 #include<math.h>
 4 #include<ctype.h>
 5 #include<stdlib.h>
 6 #include<stdbool.h>
 7 
 8 #define rep(i,a,b)      for(i=(a);i<=(b);i++)
 9 #define clr(x,y)        memset(x,y,sizeof(x))
10 #define sqr(x)          (x*x)
11 
12 int i,j,n,f1,f2,
13     father[110000];
14 
15 void pre()
16 {
17     clr(father,0);
18     return 0;
19 }
20 
21 int find(int x)
22 {
23     int r,k,p;
24     
25     r=x;
26     while(father[r]!=r) r=father[r];
27     
28     k=x;
29     while(k!=father[k]) {
30         p=father[k];
31         father[k]=r;
32         k=p;
33     }
34         
35     return r;
36 }
37 
38 int main()
39 {
40     int i,x,y,sum;
41     
42     pre();
43     while(scanf("%d",&x)==1){
44         rep(i,1,100003) father[i]=i;
45         sum=0;
46         
47         while(x!=-1) {
48             scanf("%d",&y);
49         
50             f1=find(x);f2=find(y);
51             if(f1==f2) sum++;
52             else father[f1]=f2;
53             scanf("%d",&x);
54         }
55         printf("%d\n",sum);
56     }
57  
58     
59     return 0;
60 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sxiszero/p/3905796.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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