[并查集]校OJ-银河英雄传说

使用并查集解决星际战场战舰问题
这篇博客介绍了如何运用并查集解决一个关于星际战场的题目。每个战舰代表一个集合,通过M指令进行集合合并,C指令判断战舰位置关系。思路是利用边带权思想,维护每条边的权值,并在路径压缩时更新节点到根节点的路径权值之和。在回答询问时,计算两个战舰所在集合的路径权值差减一即可。

银河英雄传说

大意

有n列的星际战场,每一列上有一艘战舰,m条指令

  • M i j 表示表示将第i号战舰所在的列的全部战舰全部转移到第j号
  • C i j 表示第i,j号战舰是否在同一列,若在同一列,那么相差多少位

思路

将每一列的战舰看作是一个集合,用并查集来维护,,我们按照边带权的思想,在最初,让每条边的边权值为一,考虑路径压缩是如何传递权值的,在路径压缩把节点x指向根节点时,我们把dis[x]更新为从节点x到树根的之间的路径的所有权值之和

int find(int x)
{
	if(x==fa[x]) return x;
	int root=find(fa[x]);
	val[x]+=val[fa[x]];
	return fa[x]=root;
} 

在询问时只需要输出dis[i]和dis[j]相差的绝对值-1即可

对于合并操作,像之前一样,将y的祖先作为x的祖先,注意同时记录size[x]表示当前根节点的集合的大小

code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=3000086;
struct note{
	int l,r,ans;
}q[N];
int n,m,tot=0,a[N],fa[N],d[N],size[N];
int find(int x)
{
	if(x==fa[x]) return x;
	int root=find(fa[x]);
	d[x]+=d[fa[x]];
	return fa[x]=find(fa[x]);
}
void merge(int x,int y)
{
	int xx=find(x),yy=find(y);
	fa[xx]=yy;d[xx]=size[yy];
	size[yy]+=size[xx];
}
int main()
{
	freopen("test.in","r",stdin);
	freopen("test.out","w",stdout);
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=30000;i++)
	{
		fa[i]=i;
		size[i]=1;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		char s[10];
		int x,y;
		scanf("%s%d%d",&s,&x,&y);
		if(s[0]=='M')
		{
			merge(x,y);
		}
		else
		{
			int xx=find(x);
			int yy=find(y);
			if(xx==yy)
			{
				int ans=abs(d[x]-d[y])-1;
				printf("%d\n",ans);
			}
			else
			{
				printf("-1\n");
			}
		}
	}
	return 0;
 } 
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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