HDU-3038How Many Answers Are Wrong权值并查集

本文介绍使用并查集解决区间和矛盾问题的方法。通过维护区间和与左边界,实现区间合并及检测区间和是否一致,从而统计区间和矛盾的数量。

How Many Answers Are Wrong

题意:输入一连串的区间和,问和前面的矛盾个数;

思路:我在做专题,知道是并查集,可是还是不知道怎么做,学了一下权值并查集和大佬的优秀思路,感觉回了一点;

    具体就是 在并查集的基础上,加上val【】数组用来记录区间和,而原来的fa【】数组表示的是这个数能到达的最左边的下标;

   下面是ac代码

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 200005;
int val[maxn],fa[maxn],n,m,ans=0;//fa记录下标所能到达最左端(),val表示前缀和

void init(){
    for(int i=0;i<=n;i++)
    {
        fa[i] = i;
        val[i]=0;
    }
}

int find (int x)
{
    if(fa[x]==x)return x;
    else 
    {
        int fn = find(fa[x]);
        val[x] +=val[fa[x]];
        return fa[x] = fn;
    }
}
void uni(int a,int b,int s)
{
    int px = find(a);
    int py = find(b);
    if(px==py)                //只有左区间相同是才能比较
    {
        if(val[b]-val[a]!=s)ans++;
    }
    else
    {
        fa[py] = px;
        val[py] = val[a] + s - val[b];
    }
}
int main(){
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        init();
        ans = 0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            int a,b,s;
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&s);
            a--;
            uni(a,b,s);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ckxkexing/p/8461096.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。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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