第一道并查集 值得纪念 很水的通畅工程 赤裸裸的并查集

本文介绍了一个使用并查集算法解决图中顶点关系问题的C语言实现案例。该程序通过不断输入边来更新顶点之间的关系,并最终计算连通分量的数量。

这个题目的主要思想是每次输入一条边,判断这两个顶点的关系,然后修改其祖先节点的信息。

感觉并查集有点死,似乎基本的思路不变,就是修改祖先的时候可能有些小的变化,以后的文章会有体现。这个确实很普通。

#include<stdio.h>
int father[1000];
int find_ant(int a)
{
	int r=a;
	while(father[r]!=r)
		r=father[r];
	return r;
}
void unin(int a,int b)
{
	int fa,fb;
	fa=find_ant(a);
	fb=find_ant(b);
	if(fa!=fb)
	   father[fa]=fb;
}
int main()
{
	int n,m,i,a,b,count;
	while(scanf("%d",&n))
	{
		if(n==0)
			break;
		count=0;
		scanf("%d",&m);
		for(i=1;i<=n;i++)
			father[i]=i;
		for(i=1;i<=m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&a,&b);
			unin(a,b);
		}
		for(i=1;i<=n;i++)
			if(father[i]==i)
				count=count+1;
		printf("%d\n",count-1);
	}
	return 0;
}


 

<think>好的,用户想了解通畅工程在IT项目和系统开发方面的信息。首先,我需要明确“通畅工程”具体指的是什么。根据字面意思,可能涉及交通优化、城市智能化或物流系统等领域。不过用户提到的是IT项目,所以更可能是指通过信息技术提升交通流畅度的工程,比如智能交通管理系统。 接下来,我要考虑用户可能的实际需求。用户可能是IT从业者,想参与此类项目,或者企业需要开发相关系统。因此,需要涵盖系统开发的关键技术、架构设计、功能模块以及挑战和解决方案。 根据提供的引用,引用[2]提到了Qt框架的应用,可能在系统开发中用于界面设计或底层模块。引用[3]涉及机器学习,这在智能交通系统中用于数据分析与预测。需要将这些技术点结合起来,说明如何应用到通畅工程中。 另外,用户问题可能涉及系统开发的具体步骤,比如需求分析、架构设计、功能实现等。需要分步骤解释,并结合实际案例或技术工具,如使用Python、Java或C++进行开发,数据库选型,以及持续集成(引用[1]提到的持续集成与测试)的重要性。 还要注意用户可能关心的挑战,如数据安全、实时性要求、系统稳定性等,需要提供解决方案,比如分布式架构、边缘计算或AI优化算法。 最后,生成的相关问题需要覆盖技术选型、开发流程、应用案例和挑战,帮助用户全面了解该领域。</think>关于“通畅工程”在IT项目及系统开发中的应用,通常指通过信息技术优化交通、物流或业务流程的智能化系统。以下是相关核心内容: ### 一、通畅工程系统开发关键技术 1. **数据采集与分析** - 使用物联网设备(如摄像头、传感器)实时采集交通流量数据 - 基于机器学习算法(引用[3])实现交通流量预测,例如长短期记忆网络(LSTM) 2. **系统架构设计** ```python # 示例:交通流量预测模型框架 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(24, 1)), # 24小时数据序列 tf.keras.layers.Dense(1) # 预测下一时段流量 ]) ``` - 分层架构:感知层(传感器)-传输层(5G/物联网)-平台层(云计算)-应用层(可视化) 3. **核心技术组件** - 实时数据处理:Apache Kafka流处理 - 空间数据分析:GIS地理信息系统 - 可视化界面:Qt框架开发控制面板(引用[2]) ### 二、典型功能模块 1. 交通信号智能控制系统 - 动态调整红绿灯时长:$T = f(v,t) = k \cdot \frac{v}{t} + C$,其中$v$为车流量,$t$为等待时间 2. 路径优化算法 $$ \min \sum_{i=1}^{n} (w_1 \cdot t_i + w_2 \cdot d_i) $$ 权重系数$w$平衡时间与距离 ### 三、开发挑战与解决方案 | 挑战类型 | 解决方案 | 技术实现 | |---------|---------|---------| | 高并发数据处理 | 分布式架构 | Kubernetes集群部署 | | 低延迟要求 | 边缘计算 | 路侧单元(RSU)本地计算 | | 数据安全 | 区块链存证 | Hyperledger Fabric | ### 四、开发流程优化(引用[1]) 1. 需求阶段:业务流程建模(BPMN) 2. 开发阶段:持续集成(CI/CD)流线 3. 测试阶段:A/B测试流量分配算法
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