POJ - 2492 种类并查集

本文详细介绍了并查集算法的应用,通过实现一个简单的程序来解决性别配对问题,重点讲解了如何利用并查集进行合并操作及路径压缩,确保算法效率。

              思路:保存每个点与其父节点的关系,注意合并和路径压缩即可。

AC代码

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <utility>
#include <string>
#include <iostream>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") 
#define eps 1e-10
#define inf 0x3f3f3f3f
#define PI pair<int, int> 
typedef long long LL;
const int maxn = 2000 + 5;
struct node{
	int par;
	int real; //0表示同性,1表示性别相异 
}a[maxn];

int find(int x, int &root) {
	if(a[x].par == x) {
		root = x;
		return a[x].real;
	}
	int r = (a[x].real + find(a[x].par, root)) % 2;
	a[x].par = root;
	return a[x].real = r;
}

bool unionset(int x, int y) {
	int r1, r2;
	int rx = find(x, r1), ry = find(y, r2);
	if(r1 == r2) {
		if(rx == ry) return false;
	}
	else {
		a[r1].par = y;
		a[r1].real = (rx + 1) % 2;
	}
	return true;
}

int main() {
	int n, m, T, kase = 1;
	scanf("%d", &T);
	while(T--) {
		if(kase > 1) printf("\n"); 
		scanf("%d%d", &n, &m);
		for(int i = 0; i <= n; ++i) {
			a[i].par = i;
			a[i].real = 0;
		}
		int x, y;
		int flag = 1;
		for(int i = 0; i < m; ++i) {
			scanf("%d%d", &x, &y);
			if(flag && !unionset(x, y)) {
				flag = 0;
			}
		}
		printf("Scenario #%d:\n", kase++);
		if(flag) printf("No suspicious bugs found!\n");
		else printf("Suspicious bugs found!\n");
	}
	return 0;
}

如有不当之处欢迎指出!

转载于:https://www.cnblogs.com/flyawayl/p/8305332.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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