poj1703

本文介绍了一种使用带权并查集解决两类元素间关系判断的问题。通过维护每个节点对应的对立类,实现了对不同类的快速判断及更新。代码示例清晰地展示了初始化、查找与合并操作。

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题目大意:一共有两个类,两种操作D X Y表示X Y在不同的类里面,A X Y 询问X Y之间的关系(未知,相同,不同)

分析:简单带权并查集,D[i]表示与i对立的类,维护好这个变量就可以了。

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 #include <set>
 5 #include <algorithm>
 6 #include <map>
 7 #include <queue>
 8 #include<vector>
 9 #define maxn 100010
10 #define maxm 100010
11 #define mod 1000000000000000000
12 #define INF 0x3fffffff
13 using namespace std;
14 int father[maxn];
15 int n;
16 int d[maxn];
17 void init(){
18     for(int i=0;i<=n;++i){
19         father[i]=i;
20         d[i]=-1;
21     }
22 }
23 int Find(int x){
24     return father[x]==x?x:father[x]=Find(father[x]);
25 }
26 void Union(int x,int y){
27     x =Find(x);
28     y =Find(y);
29     if(x!=y)father[x]=y;
30 }
31 int main ()
32 {
33     int t,m;
34     scanf("%d",&t);
35     while(t--){
36         scanf("%d%d",&n,&m);
37         init();
38         char ch[10];
39         int x,y;
40         for(int i=0;i<m;++i){
41             scanf("%s%d%d",ch,&x,&y);
42             int fx = Find(x);
43             int fy = Find(y);
44             if(ch[0]=='A'){
45                 if(fx==fy)printf("In the same gang.\n");
46                 else if(fx == Find(d[y]))printf("In different gangs.\n");
47                 else printf("Not sure yet.\n");
48             }
49             else {
50                 if(d[x]==-1){
51                     d[x]=fy;
52                 }
53                 if(d[y]==-1){
54                     d[y]=fx;
55                 }
56                 Union(x,d[fy]);
57                 Union(y,d[fx]);
58             }
59         }
60     }
61 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shuzy/p/3795471.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合群:具备定编程基础,对无机路径规划多目标优化算法感兴趣的科研员、工程师研究生。 使用场景及目标:①适用于无机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无机任务执行效率安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解实践该项目。
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