并查集的基本运用 POJ1611

用并查集的情况是在比如 A和B联通  B和C联通那么 ABC联通 这类情况下算某个元素所在集合的元素个数。.

并查集数据结构用数组就行,数组的下标表示相应的一个主体,对应的值表示它的父节点的索引,指向父节点。根节点的值特殊一下就行;

原理:先把所有结点(元素)看成独立的集合,然后按给的条件来合并,合并的过程就是最重要的,结合已知条件,因为并查集是用于A和B联通  B和C联通那么 ABC联通 这类情况下算某个元素所在集合的元素个数   所以合并过程是把2个元素所在集合合并,实际情况就是比如已知AC合在一个集合了A为代表元素 后面跟着是DLK这个集合代表元素为D与C集合合并 那么合并函数应该具有的功能就是找到C元素所在集合的代表元素然后判断哪个集合大,大集合指向小集合(这是缩短树高减小查询次数,还有压缩路径可以优化时间),那么新集合变为DLKAC,是想要的结果。按这个来写合并函数,后来就会需要findroot函数等。 代码如下 POJ1611

#include <iostream>
int p[300001];//值是对应下标的父节点的下标
int num[300001];

/* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */
int set(int x){
    p[x]=x;
    num[x]=1;
    return 0;
}
int findroot(int x){
    int t=x;
    while(p[x]!=x) x=p[x];
    while(p[x]!=x){
    x=p[x];
        p[x]=t;
    }//路径压缩;
    return x;
}
int hb(int a,int b){
    int t=findroot(a);
    int s=findroot(b);
    if(t!=s){
        if(num[t]>=num[s]){
            p[s]=t;
            num[t]+=num[s];
        }else{
            p[t]=s;
            num[s]+=num[t];
        }
    }
    return 0;
}
int main() {
int n,m,k,a,b;
while(~scanf("%d %d",&n,&m),(n!=0||m!=0)){
for(int z=0;z<=n-1;z++){
set(z);
}
while(m--){
    scanf("%d",&k);
    scanf("%d",&a);
    for(int i=1;i<=k-1;i++){
        scanf("%d",&b);
        hb(a,b);
    }
}
printf("%d\n",num[findroot(0)]);
}
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/-Finch-/p/7220023.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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