POJ 1611 The Suspects (并查集)不相交集合+合并优化

本文介绍了一道经典的并查集题目——POJ1611《The Suspects》,通过该题详细讲解了如何使用并查集解决学生群体中SARS传播的问题。文中提供了完整的AC代码,并介绍了并查集的优化方法。

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传送门:POJ 1611 The Suspects (并查集)

题目大意

有很多组学生,在同一个组的学生经常会接触,也会有新的同学的加入。但是SARS是很容易传染的,只要在改组有一位同学感染SARS,那么该组的所有同学都被认为得了SARS。现在的任务是计算出有多少位学生感染SARS了。假定编号为0的同学是得了SARS的。

解题思路

向这种题目明显是并查集的一种变形叫不相交并查集。
父节点里面保存的是元素的能到达的子节点
下面说一下并查集的优化,按照每棵树的高度来区分那个是作为父节点。

AC代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
const int MAXN = 30010;
int pre[MAXN],rank[MAXN],sum[MAXN];
int N,M;
void makeSet()
{
    int i;

    for(i=0;i<N;i++)
        pre[i] = i,rank[i] = 0,sum[i] = 1;
}

int find(int x)
{
    return (x == pre[x])? pre[x] : (pre[x] = find(pre[x]));
}
void join(int x,int y)
{
    int fx = find(x),fy = find(y);
    if(fx == fy) return ;
    //sum[父节点]保存的是连通的数量
    if(rank[fx]<rank[fy]) pre[fx] = fy,sum[fy] += sum[fx]; //rank[]数组就是优化,每次把
    else if(rank[fx] == rank[fy]) pre[fx] = fy,sum[fy]+=sum[fx],rank[fy]++;
    else pre[fy] = fx,sum[fx] += sum[fy];
}

int main()
{
    int k,a,b;
    while(~scanf("%d%d",&N,&M))
    {
        if(M==0 && N==0) break;
        if(M==0)
        {
            printf("1\n");
            continue;
        }
        makeSet();
        for(int j=0;j<M;j++)
        {
            scanf("%d%d",&k,&a);
            for(int i=1;i<k;i++)
            {
                scanf("%d",&b);
                join(a,b);
            }
        }
        printf("%d\n",sum[find(0)]);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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