【NOIP2014】 联合权值

神经符号AI架构解析:如何通过V&V提升AI系统可信性 在人工智能领域,深度学习模型因其强大的模式识别能力而广泛应用,但其内部决策过程往往如同“黑盒”,难以追溯和解释,这给系统验证与确认带来了巨大挑战。验证与确认是确保复杂软件系统安全、可靠、符合预期的基石,其中验证关注“是否正确地构建了产品”,确认则关注“是否构建了正确的产品”。神经符号人工智能作为一种新兴范式,通过融合符号逻辑的透明推理与深度学习的强大感知,为解决这一难题提供了关键技术路径。它使得AI系统既能从数据中学习复杂模式,又能依据可形式化检验的规则进行逻辑推理,从而在自动驾驶、医疗诊断等高可靠性应用场 阅读详情

无向连通图 G 有 n 个点,n-1 条边。点从 1 到 n 依次编号,编号为 i 的点的权值为 WiWi, 每条边的长度均为 1。图上两点(u, v)的距离定义为 u 点到 v 点的最短距离。对于图 G 上的点对(u, v),若它们的距离为 2,则它们之间会产生WuWu×WvWv的联合权值。

请问图 G 上所有可产生联合权值的有序点对中,联合权值最大的是多少?所有联合权值之和是多少?

输入格式

第一行包含 1 个整数 n。

接下来 n-1 行,每行包含 2 个用空格隔开的正整数 u、v,表示编号为 u 和编号为 v 的点 之间有边相连。

最后 1 行,包含 n 个正整数,每两个正整数之间用一个空格隔开,其中第 i 个整数表示 图 G 上编号为 i 的点的权值为WiWi。

输出格式

输出共 1 行,包含 2 个整数,之间用一个空格隔开,依次为图 G 上联合权值的最大值 和所有联合权值之和。由于所有联合权值之和可能很大,输出它时要对10007取余。

对于 30%的数据,1 < n ≤ 100;

对于 60%的数据,1 < n ≤ 2000;

对于 100%的数据,1 < n ≤ 200,000,0 < WiWi ≤ 10,000


思路:乱搞

先想到暴力,然而暴力不好写那,于是想到每个点的出边与其距离为1,所以每个点的距离为1的结果是一定的,也就是说可以像DP一样利用起来,虽然是乘法,但是伟大的乘法分配驴就出现了!

然后统计最大值,一样的道理,不过由于对于一个定点,它去访问另外一个点的时候,预处理的最大值可能是它自己,所以最大值和次大值都需要存储,如果与最大值相等,那么就取次大值没跑了,否则就最大值。

我取模的姿势很挫,所以中途结果可能胡爆炸int,用了longlong,这在赛场上就是红果果的30分啊!!!

总的复杂度:统计权值和与极值,需要约n,然后计算更新需要n

所以最后应该是2n的算法

用了邻接表,这样明显快,用了读入优化,不过在vijos上ha

给你讲个笑话,有人在vijos上,把其他注释掉,只用cin读入不处理,然后最后三个点tle了

代码请食用~


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<limits.h>
#include<algorithm>
#include<vector> 
#include<queue>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int maxn=200005;
const ll Mod=10007;
ll an;
ll h[maxn]; 
vector<int> g[maxn];
ll mx[3][maxn];
ll sm[maxn];
void git(ll &iii)
{
	iii=0;
int f=1;char ch=getchar();
while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
while(ch>='0'&&ch<='9'){iii=iii*10+ch-'0';ch=getchar();}
if(f==-1) iii=-iii;
}
ll k, t2,n;
ll t1;
ll ans;
int main()
{
	git(n);
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		git(t1);git(t2);
		g[t1].push_back(t2);
		g[t2].push_back(t1);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	git(h[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(g[i].empty())
		continue;
		int lm=g[i].size();
		int f1=0,f2=0;
		ll res=0;
		for(int j=0;j<lm;j++)
		{
			res+=h[g[i][j]];
			if(h[g[i][j]]>f1)
			{
				f2=f1;
				f1=h[g[i][j]];
			}
			else
			if(h[g[i][j]]==f1)
			{
				f2=h[g[i][j]];
			}
			else
			if(h[g[i][j]]>f2)
			{
				f2=h[g[i][j]];
			}
		}
		mx[0][i]=f1;
		mx[1][i]=f2;
		sm[i]=res;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(g[i].empty())
		continue;
		int lm=g[i].size();
		for(int j=0;j<lm;j++)
		{
			int nw=g[i][j];
			ans+=h[i]*(sm[nw]-h[i]);
			ans%=Mod;
			if(mx[0][nw]==h[i])
			{
				an=max(an,mx[1][nw]*h[i]);
			}
			else
			an=max(an,mx[0][nw]*h[i]);
		}
	}
	cout<<an<<" "<<ans<<endl;
}


十一、Cadence ic 617以及assura使用总结 1.617的端口和514不同,没有网络属性,使用时不能直接放在原理图上,如果要直接放在图上要接线并且放上标签。2.617的端口也不能直接放在线上,514中将端口直接放在线上是可以使端口和线连接,但617看似连接,但拉出来线没有交点,实际上没有连接。这里set switches里的选项表示不同的模块,也就是选择一个就只对这一部分进行DRC验证,要验证整个版图的DRC就要把所有的选项选中,然后一个个改正。LVS中也是一样,要全部选中改正。 阅读详情

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