BIT 1061 Ubiquitous Religions

本文介绍了一道关于最多不同信仰数量的问题,并通过并查集算法进行解答。该算法能够高效地判断两个个体是否属于同一集合,适用于大量询问场景。

题目大意:有N个人(N<50000),要求这N个人最多能有多少种不同的信仰,但是你不能一个一个的问,每次只能两个两个的问他们的信仰是否相同

 

考察点:并查集

 

思路分析:赤裸裸的并查集。。

 

#include<stdio.h>

int p[50001];

int find(int x)
{
    if (p[x]==x) return x;
    else return p[x]=find(p[x]);
}
int main()
{
    int n,m,x,y,i,ans,t;
    t=0;
    while (2>1)
    {
      t++;
      scanf("%d%d",&n,&m);
      if ((n==0)&&(m==0)) break;
      if (m==0) {printf("Case %d: %d\n",t,n);continue;}
      for (i=1;i<=n;i++) p[i]=i;
      for (i=1;i<=m;i++)
      {
          scanf("%d%d",&x,&y);
          x=find(x);y=find(y);
          if (x!=y) p[y]=x;
      }
      ans=0;
      for (i=1;i<=n;i++)
        if (p[i]==i) ans++;
      printf("Case %d: %d\n",t,ans);
    }
    return 0;
}
    


 

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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