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相同的元素呢
一种离散化方法 -
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圆心的位置是随机的,于是圆的部分会落到canvas外,那样就显 ...
HTML5 Canvas学习笔记(1)处理鼠标事件 -
hlstudio:
好久没见到sokuban了,这有个java版的,带源码,可以参 ...
求推箱子的最小步数(java) -
肖泽文:
太好了,谢谢你。。有中文注释!
HTML5 推箱子游戏过关演示动画 -
swm8023:
删除操作,将最后一个叶子节点插入后也有可能上浮吧
彻底弄懂最大堆的四种操作(图解+程序)(JAVA)
一、什么是并查集
并查集:即不相交集合。一种简单的用途广泛的集合,实现了较快的合并和判断元素所在集合的操作,应用很多,如其求无向图的连通分量个数等。最完美的应用当属:实现Kruskar算法求最小生成树。
并查集实现方法:
每个集合用一棵“有根树”表示;
定义数组 int[] father
int[] rank
father[i]=i,则i表示本集合且i是集合对应的树的根
father[i]=j,则表示j是i的父节点
rank[i]代表集合i的秩(比如子孙的多少或树的高度等),用于合并集合,秩小的合并到秩大的。
二、并查集的精髓(即它的三种操作):
1、Make_Set() 把每一个元素初始化为一个集合
初始化后每一个元素的父亲节点是它本身。
void Make_Set() {
for(int i=0;i<father.length;i++){
father[i] = i; //根据实际情况指定的父节点可变化
rank[i] = 0; //根据实际情况初始化秩也有所变化
}
}
2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合
查找一个元素所在的集合,其精髓是找到这个元素所在集合的祖先!
判断两个元素是否属于同一集合,只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。
合并两个集合,也是使一个集合的祖先成为另一个集合的祖先
//递归实现找祖先
int Find_Set(int x){
if (x != father[x]){
father[x] = Find_Set(father[x]);//这个回溯时的压缩路径是精华,将查找路径的所有节点都指向根节点
}
return father[x];
}
//循环实现找祖先
int Find_Set(int x)
{
int root=x;
while(father[root]!=root)
root=father[root];
return root;
}
//循环实现找祖先,路径压缩
//每次查找的时候,如果路径较长,则修改信息,以便下次查找的时候速度更快
//第一步,找到根节点;第二步,修改查找路径上的所有节点,将它们都指向根结点
int Find_Set(int x){
int k,root;
root=x;
while(root!=father[root]) //循环找x的根
root=father[root];
while(x!=root)//本循环修改查找路径中的所有节点使其指向根节点---压缩
{
k=father[x];
father[x]=root;//指向根节点
x=k;
}
return x;
}
路径压缩示意图:
3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合
合并两个不相交集合操作很简单:
利用Find_Set找到其中两个集合的祖先,将一个集合的祖先指向另一个集合的祖先。
void Union(int x, int y){//合并集合的条件要试具体问题而定,这里将秩小的合并到秩大的。
x = Find_Set(x);
y = Find_Set(y);
if (x == y) return;
if (rank[x] > rank[y]) {
father[y] = x;
} else if (rank[x] < rank[y]) {
father[x] = y;
} else {
rank[y]++;
father[x] =y;
}
}
三、并查集的优化
1、Find_Set(x)时路径压缩
寻找祖先时我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度,有没有办法减小这个复杂度呢?
答案是肯定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到祖先节点后,"回溯"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,
这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了。
2、Union(x,y)时按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会相对较小。
实例一:判断亲戚关系.
若某个家族人员过于庞大,要判断两个是否是亲戚,确实还很不容易,现在给出某个亲戚关系图,求任意给出的两个人是否具有亲戚关系。
规定:x和y是亲戚,y和z是亲戚,那么x和z也是亲戚。如果x,y是亲戚,那么x的亲戚都是y的亲戚,y的亲戚也都是x的亲戚。
先输入10个人(编号从1-10)及7组亲戚关系,然后输入3组数据,问这三组数据是不是亲戚关系?
输入
10 7
2 4
5 7
1 3
8 9
1 2
5 6
2 3
3
3 4
7 10
8 9
输出
Yes
No
Yes
分析:其实本题只是一个对分离集合(并查集)操作的问题。我们可以给每个人建立一个集合,集合的元素值有他自己,表示最开始时他不知道任何人是它的亲戚。以后每次给出一个亲戚关系a, b,则a和他的亲戚与b和他的亲戚就互为亲戚了,将a所在集合与b所在集合合并。
最后我们得到3个集合{1,2,3,4}, {5,6,7}, {8,9},于是判断两个人是否亲戚的问题就变成判断两个数是否在同一个集合中的问题。
实例二:
上次Gardon的迷宫城堡小希玩了很久(见Problem B),现在她也想设计一个迷宫让Gardon来走。但是她设计迷宫的思路不一样,首先她认为所有的通道都应该是双向连通的,就是说如果有一个通道连通了房间A和B,那么既可以通过它从房间A走到房间B,也可以通过它从房间B走到房间A,为了提高难度,小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通(除非走了回头路)。小希现在把她的设计图给你,让你帮忙判断她的设计图是否符合她的设计思路。比如下面的例子,前两个是符合条件的,但是最后一个却有两种方法从5到达8。
Input
输入包含多组数据,每组数据是一个以0 0结尾的整数对列表,表示了一条通道连接的两个房间的编号。房间的编号至少为1,且不超过100000。每两组数据之间有一个空行。
整个文件以两个-1结尾。
Output
对于输入的每一组数据,输出仅包括一行。如果该迷宫符合小希的思路,那么输出"Yes",否则输出"No"。
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
Yes
Yes
No
解题思路:题目意思是判断是不是连通无环的图,使用并查集合并所有顶点.
1》判断成环的时候,只要判断输入边的两个点。有一个共同的父节点,那么这两个点就成环。
2》判断连通的时候,只要判断根节点数为1即可。
注意:当输入的这组数据只有 0 0 时,依然是满足条件的,即应输出 "Yes"。
并查集:即不相交集合。一种简单的用途广泛的集合,实现了较快的合并和判断元素所在集合的操作,应用很多,如其求无向图的连通分量个数等。最完美的应用当属:实现Kruskar算法求最小生成树。
并查集实现方法:
每个集合用一棵“有根树”表示;
定义数组 int[] father
int[] rank
father[i]=i,则i表示本集合且i是集合对应的树的根
father[i]=j,则表示j是i的父节点
rank[i]代表集合i的秩(比如子孙的多少或树的高度等),用于合并集合,秩小的合并到秩大的。
二、并查集的精髓(即它的三种操作):
1、Make_Set() 把每一个元素初始化为一个集合
初始化后每一个元素的父亲节点是它本身。
void Make_Set() {
for(int i=0;i<father.length;i++){
father[i] = i; //根据实际情况指定的父节点可变化
rank[i] = 0; //根据实际情况初始化秩也有所变化
}
}
2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合
查找一个元素所在的集合,其精髓是找到这个元素所在集合的祖先!
判断两个元素是否属于同一集合,只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。
合并两个集合,也是使一个集合的祖先成为另一个集合的祖先
//递归实现找祖先
int Find_Set(int x){
if (x != father[x]){
father[x] = Find_Set(father[x]);//这个回溯时的压缩路径是精华,将查找路径的所有节点都指向根节点
}
return father[x];
}
//循环实现找祖先
int Find_Set(int x)
{
int root=x;
while(father[root]!=root)
root=father[root];
return root;
}
//循环实现找祖先,路径压缩
//每次查找的时候,如果路径较长,则修改信息,以便下次查找的时候速度更快
//第一步,找到根节点;第二步,修改查找路径上的所有节点,将它们都指向根结点
int Find_Set(int x){
int k,root;
root=x;
while(root!=father[root]) //循环找x的根
root=father[root];
while(x!=root)//本循环修改查找路径中的所有节点使其指向根节点---压缩
{
k=father[x];
father[x]=root;//指向根节点
x=k;
}
return x;
}
路径压缩示意图:

3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合
合并两个不相交集合操作很简单:
利用Find_Set找到其中两个集合的祖先,将一个集合的祖先指向另一个集合的祖先。
void Union(int x, int y){//合并集合的条件要试具体问题而定,这里将秩小的合并到秩大的。
x = Find_Set(x);
y = Find_Set(y);
if (x == y) return;
if (rank[x] > rank[y]) {
father[y] = x;
} else if (rank[x] < rank[y]) {
father[x] = y;
} else {
rank[y]++;
father[x] =y;
}
}
三、并查集的优化
1、Find_Set(x)时路径压缩
寻找祖先时我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度,有没有办法减小这个复杂度呢?
答案是肯定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到祖先节点后,"回溯"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,
这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了。
2、Union(x,y)时按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会相对较小。
实例一:判断亲戚关系.
若某个家族人员过于庞大,要判断两个是否是亲戚,确实还很不容易,现在给出某个亲戚关系图,求任意给出的两个人是否具有亲戚关系。
规定:x和y是亲戚,y和z是亲戚,那么x和z也是亲戚。如果x,y是亲戚,那么x的亲戚都是y的亲戚,y的亲戚也都是x的亲戚。
先输入10个人(编号从1-10)及7组亲戚关系,然后输入3组数据,问这三组数据是不是亲戚关系?
输入
10 7
2 4
5 7
1 3
8 9
1 2
5 6
2 3
3
3 4
7 10
8 9
输出
Yes
No
Yes
分析:其实本题只是一个对分离集合(并查集)操作的问题。我们可以给每个人建立一个集合,集合的元素值有他自己,表示最开始时他不知道任何人是它的亲戚。以后每次给出一个亲戚关系a, b,则a和他的亲戚与b和他的亲戚就互为亲戚了,将a所在集合与b所在集合合并。
最后我们得到3个集合{1,2,3,4}, {5,6,7}, {8,9},于是判断两个人是否亲戚的问题就变成判断两个数是否在同一个集合中的问题。
import java.util.Scanner; public class Main{ int[] father; int[] rank; public Main(){ } public void go(){ Scanner in=new Scanner(System.in); int n=in.nextInt(); int m=in.nextInt(); father=new int[n+1]; rank=new int[n+1]; Make_Set(); for(int i=1;i<=m;i++){ int a=in.nextInt(); int b=in.nextInt(); int x=Find_Set(a); int y=Find_Set(b); Union(x,y); } //for(int i=1;i<=n;i++) // System.out.print("father["+i+"]="+father[i]+" "); int k=in.nextInt(); for(int i=1;i<=k;i++){ int x=in.nextInt(); int y=in.nextInt(); if(Find_Set(x)==Find_Set(y)) System.out.println("Yes"); else System.out.println("No"); } } private void Make_Set() { for(int i=0;i<father.length;i++){ father[i] = i; //根据实际情况指定的父节点可变化 rank[i] = 0; //根据实际情况初始化秩也有所变化 } } private int Find_Set(int x){ if (x != father[x]){ father[x] = Find_Set(father[x]);//这个回溯时的压缩路径是精华,将查找路径的所有节点都指向根节点 } return father[x]; } void Union(int x, int y){ int f1 = Find_Set(x); int f2 = Find_Set(y); if(f1!=f2) father[f1]=f2; } public static void main(String args[]){ Main m=new Main(); m.go(); } }
实例二:
上次Gardon的迷宫城堡小希玩了很久(见Problem B),现在她也想设计一个迷宫让Gardon来走。但是她设计迷宫的思路不一样,首先她认为所有的通道都应该是双向连通的,就是说如果有一个通道连通了房间A和B,那么既可以通过它从房间A走到房间B,也可以通过它从房间B走到房间A,为了提高难度,小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通(除非走了回头路)。小希现在把她的设计图给你,让你帮忙判断她的设计图是否符合她的设计思路。比如下面的例子,前两个是符合条件的,但是最后一个却有两种方法从5到达8。

Input
输入包含多组数据,每组数据是一个以0 0结尾的整数对列表,表示了一条通道连接的两个房间的编号。房间的编号至少为1,且不超过100000。每两组数据之间有一个空行。
整个文件以两个-1结尾。
Output
对于输入的每一组数据,输出仅包括一行。如果该迷宫符合小希的思路,那么输出"Yes",否则输出"No"。
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
Yes
Yes
No
解题思路:题目意思是判断是不是连通无环的图,使用并查集合并所有顶点.
1》判断成环的时候,只要判断输入边的两个点。有一个共同的父节点,那么这两个点就成环。
2》判断连通的时候,只要判断根节点数为1即可。
注意:当输入的这组数据只有 0 0 时,依然是满足条件的,即应输出 "Yes"。
import java.util.Scanner; import java.io.*; public class Main { private final static int max = 100001; private int[] f; private int[] set; private int[] height; private int flag; public Main(){ set = new int[max]; height = new int[max]; f = new int[max]; flag = 1; } // 初始化集合 private void init() { for (int i = 1; i < max; i++) { set[i] = i; f[i] = 0; height[i] = 1; } } // 查找x属于哪个集合,循环实现,防暴栈. private int find(int x) { while (set[x] != x) x = set[x]; return x; } // 合并集合 private void merge(int a, int b) { if (height[a] < height[b]) set[a] = b; else if (height[a] > height[b]) set[b] = a; else { set[b] = a; height[a]++; } } public void go() { Scanner in= new Scanner(System.in); while (true) { int a =in.nextInt(); int b = in.nextInt(); if (a == -1 && b == -1)break; if (a == 0 && b == 0) {System.out.println("Yes");continue;} init(); f[a] = f[b] = 1;//标记a,b已使用 flag=1; a = find(a); b = find(b); if (a != b) merge(a, b);//合并 else //存在环 flag = 0; while (true) { a = in.nextInt(); b =in.nextInt(); if (a == 0 && b == 0) break; a = find(a); b = find(b); if(a!=b) merge(a, b); else //存在环 flag = 0; f[a] = f[b] = 1; } int k = 0; for (int i = 1; i < max; i++) {//统计树根的数目 if (f[i]==1 && set[i] == i) k++; if(k>1){flag = 0;break;} } if (flag==1) System.out.println("Yes"); else System.out.println("No"); } } public static void main(String args[]){ Main m=new Main(); m.go(); } }
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弹跳球 XNA 游戏项目。演示如何使用 C# 在 Visual Studio XNA 中构建类似 arkanoiddx-ball 的游戏。
内容概要:文章全面解析了宇树科技人形机器人的发展现状、技术实力、市场炒作现象及其应用前景和面临的挑战。宇树科技成立于2016年,凭借春晚舞台的惊艳亮相和社交媒体的热议迅速走红,其人形机器人具备先进的运动控制算法、传感器技术和仿生结构设计。然而,市场炒作现象如高价租赁、二手市场炒作和虚假宣传等影响了市场秩序。尽管存在炒作,人形机器人在工业、服务和家庭领域仍具广阔前景,但也面临技术升级、成本控制、安全性和政策监管等挑战。 适合人群:对机器人技术、人工智能以及科技发展趋势感兴趣的读者,包括科技爱好者、投资者和相关行业的从业者。 使用场景及目标:①帮助读者了解宇树科技人形机器人的技术特点和发展历程;②揭示市场炒作现象及其影响;③探讨人形机器人的应用前景和面临的挑战。 其他说明:文章强调了宇树科技人形机器人在技术上的突破和市场上的表现,同时也提醒读者关注市场炒作现象带来的风险,呼吁各方共同努力推动人形机器人产业健康发展。
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超透镜是一种将具有特殊电磁特性的纳米结构、按照一定方式进行排列的二维平面透镜,可实现对入射光振幅、相位、偏振等参量的灵活调控,在镜头模组、全息光学、AR/VR等方面具有重要应用,具有颠覆传统光学行业的潜力。 目前,超透镜解决方案的市场处于起步阶段,企业根据客户的具体需求和应用场景为其定制专用超透镜或超透镜产品。 根据QYResearch最新调研报告显示,预计2031年全球超透镜解决方案市场规模将达到29.26亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为79.55%。 全球范围内,超透镜解决方案主要生产商包括Metalenz, Inc., Radiant Opto-Electronics (NIL Technology),迈塔兰斯、纳境科技、山河元景等,其中前五大厂商占有大约77.84%的市场份额。 目前,全球核心厂商主要分布在欧美和亚太地区。 就产品类型而言,目前红外超透镜解决方案是最主要的细分产品,占据大约96.76%的份额。 就产品类型而言,目前消费电子是最主要的需求来源,占据大约36.27%的份额。 主要驱动因素: 独特性能优势:超透镜解决方案具有更轻薄、成本更低、成像更好、更易集成、更高效及更易自由设计等优势。能以微米级厚度实现传统厘米级透镜功能,还可集多个光学元件功能于一身,大幅减小成像系统体积、重量,简化结构并优化性能。 技术创新推动:超透镜解决方案技术不断取得进步,设计技术和工艺水平持续提升,其性能和稳定性得以不断提高。制造工艺方面,电子束光刻等多种技术应用到超透镜解决方案生产中,推动超透镜解决方案向更高分辨率、更高产量、更大面积、更高性能的方向发展。 市场需求增长:消费电子、汽车电子、医疗、工业等众多领域快速发展,对高精度、高性能光学器件需求不断增加。如在手机摄像头中可缩小模组体积、提升成像分辨率和降低成本;在汽车电子领域能提高车载摄像头、激光雷达等传感器性能。
内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB和优化工具Gurobi/Cplex实现的新能源并网电力市场调度模型。该模型通过IEEE30节点系统进行仿真,重点探讨了风电接入对传统火电调度的影响。文中展示了关键决策变量如机组启停状态、实时出力以及风电出力的定义方法,并深入解析了目标函数的设计,特别是总成本函数中燃料成本、启停成本、备用成本和弃风惩罚之间的权衡。此外,文章还讨论了直流潮流约束的作用,以及节点电价计算背后的经济学原理。最后,通过对不同情景的模拟实验,验证了模型的有效性和实用性。 适用人群:适用于从事电力系统研究、电力市场运营管理和新能源并网调度的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:①帮助理解和掌握新能源并网对电力市场调度的具体影响;②为制定合理的电力市场规则和政策提供理论依据和技术支持;③指导实际电力系统的调度操作,提高系统运行效率和经济效益。 其他说明:文中提供的代码片段和具体实现细节有助于读者更好地理解模型的构造和求解过程。同时,强调了在实际应用中需要注意的问题,如弃风惩罚系数的选择、备用容量的配置等。