Friends(采用树结构的非线性表编程)

本文介绍了一个算法问题,即计算在一个城镇中最大的朋友圈规模。通过输入城镇公民数量及已知的朋友关系,利用并查集的方法来找出最大的朋友圈包含多少成员。

Description

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There is a town with N citizens. It is known that some pairs of people are friends. According to the famous saying that “The friends of my friends are my friends, too” it follows that if A and B are friends and B and C are friends then A and C are friends, too.

 

Your task is to count how many people there are in the largest group of friends.

 

Input

Input consists of several datasets. The first line of the input consists of a line with the number of test cases to follow. The first line of each dataset contains tho numbers N and M, where N is the number of town's citizens (1≤N≤30000) and M is the number of pairs of people (0≤M≤500000), which are known to be friends. Each of the following M lines consists of two integers A and B (1≤A≤N, 1≤B≤N, A≠B) which describe that A and B are friends. There could be repetitions among the given pairs.

 

Output

The output for each test case should contain one number denoting how many people there are in the largest group of friends.

 

Sample Input

Sample Output

2

3 2

1 2

2 3

10 12

1 2

3 1

3 4

5 4

3 5

4 6

5 2

2 1

7 10

1 2

9 10

8 9

3

6

 
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int p[30000],c[30000];
int find(int x)
{return p[x]==x ? x : p[x]=find(p[x]);
}
int main()
{
 int t,i,x,y;
 cin>>t;
 while(t--)
 {
  int m,n;
  cin>>m>>n;
  for(i=1;i<=m;i++)
  {p[i]=i;c[i]=0;}
  for(i=1;i<=n;i++)
  {
 cin>>x>>y;
  x=find(x);
  y=find(y);
  if(x!=y)
   p[x]=y;
  }
  for(i=1;i<=m;i++)
  {x=find(i);
  c[x]++;
  }
  
  int max=0;
        for(int i=1; i<=m; i++)
            if(c[i]>max)
                max=c[i];
   
   
   cout<<max<<endl;
   
 }
 return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lengxia/p/4387820.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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