hdu 3635 Dragon Balls (带权并查集)

本文针对一个关于龙珠收集的问题进行了解析。问题设定中,龙珠会在各个城市间迁移,需要通过算法确定每颗龙珠当前所在的城市、该城市的龙珠总数以及龙珠迁移的次数。采用状态压缩和并查集的方法,巧妙地解决了转移次数的计算问题。

题目链接:https://vjudge.net/contest/240419#problem/E

转载于:>>>                     (这个博客写的非常好,很详细)

题目大意:

 每一个城市都有一颗龙珠,但是随着时间的推移,龙珠会被移到其他的城市,悟空想去收集这些龙珠,但是他需要你告知他,他要找的那颗龙珠的所在的城市,以及这个城市所拥有的龙珠数量,还有这颗龙珠迁移过多少次。

 解题分析:

此题的难点在于转移次数的求解,如果暴力让每个转移过的球转移次数+1,会超时,所以,考虑在状态压缩的时候,更新转移次数。某节点的实际转移次数为,该节点现在的转移次数加上它父节点的转移次数。

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 10010

struct node
{
    int parent;     //该节点的父节点
    int citynum;    //该城市含的球的数量
    int transport;  //转移次数
}p[N];

int find(int x)
{
    if (x == p[x].parent)     
        return x;
    int temp = p[x].parent;
    p[x].parent = find(p[x].parent);
    p[x].transport += p[temp].transport;    //这点需要反复揣摩,重点,这里不太理解
    return p[x].parent;
}

void join(int x, int y)
{
    int root1, root2;
    root1 = find(x);
    root2 = find(y);
    if(root1!=root2){
        p[root1].parent = root2;
        p[root1].transport=1;                //原根节点转移次数置为1
        p[root2].citynum += p[root1].citynum;
        p[root1].citynum = 0;
    }
}

int main()
{
    int ncase=0, T;
    scanf("%d", &T);
    while (T--)
    { 
        int num, querynum;
        scanf("%d%d", &num, &querynum);
        for (int i = 1; i <= num; ++i)   //初始化
        {
            p[i].parent = i;
            p[i].citynum = 1;
            p[i].transport = 0;
        }
        printf("Case %d:\n", ++ncase);
        for (int i = 0; i < querynum; ++i)
        {
            char ch;
            scanf("%*c%c", &ch);    //%*c表示只读入,但是不给变量赋值,改成getchar(),也是一样的
            if (ch == 'T')
            {
                int from, to;
                scanf("%d%d", &from, &to);
                join(from, to);
            }
            else
            {
                int qcity;
                scanf("%d", &qcity);
                int ans = find(qcity);
                printf("%d %d %d\n", ans, p[ans].citynum, p[qcity].transport);   
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

 

2018-07-23

转载于:https://www.cnblogs.com/00isok/p/9357287.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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