【带权并查集】银河英雄传说

洛谷P1196 [NOI2002]银河英雄传说

一道喜闻乐见的带权并查集qwq

出了以下锅

  • 没在主程序中写上预处理//撞墙吧
  • int k = f[x]   dis[x] += dis[k]
  • 写成 dis[x] += dis[f[x]]
  • 意识到f[x]在变以后把这一句写到了f[x] = find(f[x]) 前面QAQ
  • 可是这个dis[x] 是由x的祖先一步步推回来的啊QAQ 

贴代码QAQ

 1 #include<cmath>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<iostream>
 4 using namespace std;
 5 const int sz = 30030;
 6 int f[sz], num[sz], dis[sz];
 7 int T, ans = 0;
 8 char opt[2];
 9 void init() {
10     for(int i = 1; i <= 30000; i++) {
11         f[i] = i;
12         num[i] = 1;
13         dis[i] = 0;
14     }
15 }
16 int find(int x) {
17     if(x != f[x]) {
18         int k = f[x];
19         f[x] = find(f[x]);
20         dis[x] += dis[k];
21         num[x] = num[f[x]];
22     }
23     return f[x];
24 }
25 int merge(int u, int v) {
26     int r1 = find(u), r2 = find(v);
27     f[r1] = r2;
28     dis[r1] = dis[r2] + num[r2];
29     num[r2] += num[r1];
30     num[r1] = num[r2];
31 }
32 int main() {
33 //    freopen("qaq.out","w",stdout);
34     scanf("%d",&T);
35     init();
36     while(T--) {
37         int i, j;
38         scanf("%s",opt+1);
39         if(opt[1]=='M') {
40             scanf("%d%d",&i, &j);
41             merge(i, j);
42         }
43         else {
44             scanf("%d%d",&i, &j);
45             if(find(i) != find(j)) {
46                 printf("-1\n");
47                 continue;
48             }
49             else {
50                 ans = abs(dis[i] - dis[j]) - 1;
51                 printf("%d\n",ans);
52             }
53         }
54     }
55     return 0;
56 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Hwjia/p/9776196.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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