洛谷P1155 双栈排序(并查集)

本文探讨了一种使用两倍并查集处理栈操作的方法,通过特定的合并策略确保元素能够正确地按照顺序出栈。文章详细解释了如何判断元素是否能共存于同一栈中,以及如何通过染色操作简化非法状态的判断。此外,还提供了完整的代码实现,展示了具体的入栈和出栈流程。

我们开一个两倍并查集如果i和j不在一个栈,那么合并i,j+n和j,i+n;
怎么判断i,j能不能在一个栈呢
如果一个数比后面的一个数小,而且比他后面最小的数要大的话,就一定不能在一个栈
为什么呢,因为是顺序输出,那么如果数x小于数y那么x一定在y之前出栈,但是如果y后面最小的数z比x小,那么z之前x一定不能出栈,就形成了矛盾;
那么判不合法也就简单了起来;
处理完这个之后,我们进行染色操作,对于一个点,如果没被染成2色,那么就染成1,然后把所有find(i+n)==find(当前数)的i染成2色;
操作一下,输出就行
记得每个入1栈之前先弹1栈,入栈后弹2栈,2栈进栈之前先弹1,2栈;
没问题了

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
using namespace std;
const int maxn = 2007;
const int INF = 1414141; 
int n,num[maxn],f[maxn],belongs[maxn],smallest[maxn];
int st1[maxn],st2[maxn],top1,top2,now;

int find(int x){ return f[x]==x?f[x]:f[x]=find(f[x]); }
void merge(int a,int b){ int a1=find(a),b1=find(b); f[a1]=b1; }

void pop1(){ while(st1[top1]==now){cout<<"b ";top1--;now++;} }
void pop2(){ while(st2[top2]==now){cout<<"d ";top2--;now++;} }

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=2*n;i++)f[i]=i;
	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&num[i]);
	smallest[n]=INF;
	for(int i=n-1;i>=1;i--)smallest[i]=min(smallest[i+1],num[i+1]);
	for(int i=1;i<n;i++)
		for(int j=i+1;j<=n;j++)
			if(num[i]<num[j]&&num[i]>smallest[j])
			{
				if(find(i)==find(j))
				{
					cout<<"0";
					return 0;
				}
				else {merge(i,j+n);merge(i+n,j);}
			}
	
	for(int i=1;i<=n;i++)
		if(belongs[i]!=2)
		{
			belongs[i]=1;
			for(int j=i+1;j<=n;j++)
				if(find(i)==find(j+n))
					belongs[j]=2;
		}
	now=1;top1=top2=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(belongs[i]==1)
		{
			pop1();
			cout<<"a ";
			st1[++top1]=num[i];
			pop2();
		}
		else 
		{
			pop1();
			pop2();
			st2[++top2]=num[i];
			cout<<"c ";
		}
	}
	while(now<=n)
    {
        pop1();
        pop2();
    }
	return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,集成真实交通数据源进行系统验证。
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