HDU-2094 产生冠军

本文介绍了一种利用并查集算法判断图是否连通以及找出入度为零的节点数量的方法,并通过代码实例进行详细说明。

    题中先用并查集判定是否所有点都有联系,即能够拼成一个连通的无向图。 再判定入度为零的点是否为1即可。

代码如下:

#include <stdio.h>
#include <string.h>

char name[2010][50];

int cnt, N, dg[2010], hash[2010], set[2010];

int find( char *n )
{
	int i;
	for( i= 0; i< cnt; ++i )
	{
		if( strcmp( n, name[i] )== 0 )
		{
			return i;
		}
	}
	strcpy( name[cnt], n );
	return cnt++;    // 在return的时候把cnt自增
}

int find( int x )
{
    return set[x]= x== set[x]? x: find( set[x] );
}

void merge( int x, int y )
{
    int a= find( x ), b= find( y );
    set[a]= b;
}

int main(  )
{
	while( scanf( "%d", &N ), N )
	{
		char n1[50], n2[50];
		cnt= 0;
		int edge= 0;
		memset( dg, 0, sizeof( dg ) );
		memset( hash, 0 ,sizeof( hash ) );
		for( int i= 0; i< 2010; ++i )
		{
		    set[i]= i;
		}
		for( int i= 1; i<= N; ++i )
		{
			scanf( "%s %s", n1, n2 );
			int a= find( n1 ), b= find( n2 );
			if( find( a )!= find( b ) )
			{
			    merge( a, b );
			    edge++;
			} 
			dg[b]++;
		}
		if( edge!= cnt- 1 )
		{
		    printf( "No\n" );
		    continue;
		}
		int shit= 0;
		for( int i= 0; i< cnt; ++i )
		{
		    if( dg[i]== 0 )
		    {
		        shit++;
		    }
		}
		printf( shit== 1? "Yes\n": "No\n" );
	}
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Lyush/archive/2011/07/17/2108593.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。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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