HDU1325-并查集

IsItATree?有向图树判断

Is It A Tree?

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Problem Description

A tree is a well-known data structure that is either empty (null, void, nothing) or is a set of one or more nodes connected by directed edges between nodes satisfying the following properties.
There is exactly one node, called the root, to which no directed edges point.

Every node except the root has exactly one edge pointing to it.

There is a unique sequence of directed edges from the root to each node.

For example, consider the illustrations below, in which nodes are represented by circles and edges are represented by lines with arrowheads. The first two of these are trees, but the last is not.



In this problem you will be given several descriptions of collections of nodes connected by directed edges. For each of these you are to determine if the collection satisfies the definition of a tree or not.

 

 

Input

The input will consist of a sequence of descriptions (test cases) followed by a pair of negative integers. Each test case will consist of a sequence of edge descriptions followed by a pair of zeroes Each edge description will consist of a pair of integers; the first integer identifies the node from which the edge begins, and the second integer identifies the node to which the edge is directed. Node numbers will always be greater than zero.

 

 

Output

For each test case display the line ``Case k is a tree." or the line ``Case k is not a tree.", where k corresponds to the test case number (they are sequentially numbered starting with 1).

 

 

Sample Input

 

6 8 5 3 5 2 6 4 5 6 0 0 8 1 7 3 6 2 8 9 7 5 7 4 7 8 7 6 0 0 3 8 6 8 6 4 5 3 5 6 5 2 0 0 -1 -1

 

 

Sample Output

 

Case 1 is a tree. Case 2 is a tree. Case 3 is not a tree.

 

 

Source

North Central North America 1997

题意 :和hdu1272的题意差不多,就是变成了有向图,考虑的有点多

坑点:是以小于0结束代码。。。还有判断环的方式改了一下

思路:并查集就是了

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100000+10;
int pre[maxn];
bool vis[maxn],ans;
int find(int x)
{
    if (x==pre[x])
        return x;
    return find(pre[x]);
}
void unite(int x,int y)
{
    int m,n;
    n=find(x);
    m=find(y);
//    printf("%d->%d\n",x,n);
//    printf("%d-->%d\n",y,m);
    if (n!=m&&m==y)  //第一个判断是不是环,第二个判断自己的子节点有没有爸爸,如果还没有(就是爸爸还是自己本身),就记录
        pre[m]=n;
    else ans=false;  //否则就错了
    return ; 
}
int main()
{
    int n,m,i,k,sum;
    k=1;
    while (scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
        {
            if (n<0&&m<0)   //坑点
                break;
            if (n==0&&m==0)
                {
                    printf("Case %d is a tree.\n",k++);
                    continue;
                }
            
            for (i=1;i<=maxn;i++)
                {
                    pre[i]=i;
                    vis[i]=false;
                }
            unite(n,m);
            vis[n]=vis[m]=true;
            ans=true;
            while (scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
                {
                    if (n==0&&m==0)
                        break;
                    unite(n,m);
                    vis[n]=vis[m]=true;
                }
    //        cout<<ans<<endl;
            if (ans==false)
                {
                    printf("Case %d is not a tree.\n",k++);
                    continue;
                }
            sum=0;
            for (i=1;i<maxn;i++)
                {
                    if (vis[i]==true&&pre[i]==i)  //判断根节点有多少个,一棵树只能有一个根节点
                        {
                            sum++;
                    //        cout<<pre[i]<<" "<<i<<endl;
                        }
                    if (sum>1)
                        break;
                }
    //        cout<<sum<<" sum"<<endl;
            if (sum>1)
                printf("Case %d is not a tree.\n",k++);
            else printf("Case %d is a tree.\n",k++);
        }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
### HDU 3342 并查集 解题思路与实现 #### 题目背景介绍 HDU 3342 是一道涉及并查集的数据结构题目。该类问题通常用于处理动态连通性查询,即判断若干元素是否属于同一集合,并支持高效的合并操作。 #### 数据描述 给定一系列的人际关系网络中的朋友关系对 (A, B),表示 A 和 B 是直接的朋友。目标是通过这些已知的关系推断出所有人之间的间接友谊连接情况。具体来说,如果存在一条路径使得两个人可以通过中间人的链条相连,则认为他们是间接朋友。 #### 思路分析 为了高效解决此类问题,可以采用带按秩压缩启发式的加权快速联合-查找算法(Weighted Quick Union with Path Compression)。这种方法不仅能够有效地管理大规模数据集下的分组信息,而且可以在几乎常数时间内完成每次查找和联合操作[^1]。 当遇到一个新的友链 `(a,b)` 时: - 如果 a 和 b 已经在同一棵树下,则无需任何动作; - 否则,执行一次 `union` 操作来把它们所在的两棵不同的树合并成一棵更大的树; 最终目的是统计有多少个独立的“朋友圈”,也就是森林里的树木数量减一即是所需新建桥梁的数量[^4]。 #### 实现细节 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python class DisjointSet: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, p): if self.parent[p] != p: self.parent[p] = self.find(self.parent[p]) # 路径压缩 return self.parent[p] def union(self, p, q): rootP = self.find(p) rootQ = self.find(q) if rootP == rootQ: return # 按秩合并 if self.rank[rootP] > self.rank[rootQ]: self.parent[rootQ] = rootP elif self.rank[rootP] < self.rank[rootQ]: self.parent[rootP] = rootQ else: self.parent[rootQ] = rootP self.rank[rootP] += 1 def solve(): N, M = map(int, input().split()) dsu = DisjointSet(N+1) # 初始化不相交集 for _ in range(M): u, v = map(int, input().split()) dsu.union(u,v) groups = set() for i in range(1,N+1): groups.add(dsu.find(i)) bridges_needed = len(groups)-1 print(f"Bridges needed to connect all components: {bridges_needed}") solve() ``` 这段代码定义了一个名为 `DisjointSet` 的类来进行并查集的操作,包括初始化、寻找根节点以及联合两个子集的功能。最后,在主函数 `solve()` 中读取输入参数并对每一对好友调用 `dsu.union()` 方法直到遍历完所有的边为止。之后计算不同组件的数量从而得出所需的桥接次数。
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