Gym-101915 G.Robots(思维题/调整dfs顺序)

本文探讨了一道关于机器人在树形结构中寻找路径的问题,通过优先队列和DFS算法,结合图论技巧,实现了机器人按照特定条件移动并停留于符合条件的节点上。文章详细解析了解题思路和代码实现,强调了搜索顺序调整的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目

有一棵n(n<=1e5)个节点的树,树的每条边都有一个权值w,1号节点为根节点。

有q个机器人,第i个机器人有自己的权值xi。

第i个机器人从根节点出发,每次只走严格比xi小的权值最大的边。

求所有机器人最终停下来的节点的标号之和。

思路来源

https://www.cnblogs.com/ZGQblogs/p/10136243.html

题解

优先队列把机器人的权值都存进去,

每次按边权最大的搜,

回溯时如果机器人的权值大于该权值,说明可以留下

留下具体分两种情况,一种是这本身就是叶子结点

另一种是这是删掉机器人不能留下的权值最大的节点后,能留下的权值最大的叶子节点

如果没有留下,其实就相当于没有来过

正如迷宫回溯当且仅当该条路行不通一样,这里机器人回溯当且仅当当前搜索路径不可留

心得

调整搜索顺序是图论中的重要技巧鸭

往往用vector便于实现,链式前向星实在是不好排序

如CF1037D的D,调整bfs顺序,使之尽可能按给定序列的bfs序搜

再比如树链剖分,调整dfs顺序,先搜重儿子后搜轻儿子

本题中,调整dfs顺序,先搜与之相连的边权最大的儿子

有一种一堆考生优先去逛全国各名校,学霸留在了985,学渣说再去别的学校看看,结果留在了三本的感觉

后来考上三本的学渣矢口否认,没说自己考不上,说自己没去过985

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;
const int maxn=1e5+10;
typedef long long ll;
struct node
{
	int v,w;
	node(){
	}
	node(int vv,int ww):v(vv),w(ww){
	}
};
bool cmp(node a,node b)
{
	return a.w>b.w;
}
vector<node>E[maxn];
priority_queue<int>q;
int T,N,Q;
int u,v,w,x;
ll ans;
//先搜大的边 询问更大的才能在这个点留下 否则搜不到这个点 
void dfs(int u,int fa,int maxw)//假设1有虚父亲之间有-1的边 不然无法处理留在1节点的边权询问 
{
	for(int i=0;i<E[u].size();++i)
	{
		int v=E[u][i].v,w=E[u][i].w;
		if(v==fa)continue;
		dfs(v,u,max(w,maxw));
	}
	while(!q.empty()&&q.top()>maxw)//说明最大的会留在这里,或是叶子,或是砍掉上一个最大之后的叶子 
	{
		//printf("maxw:%d left:%d node:%d\n",maxw,q.size(),u);
		ans+=u;
		q.pop();
	} 
}
int main()
{
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		scanf("%d%d",&N,&Q);
		for(int i=1;i<=N;++i)
		E[i].clear();
		while(!q.empty())q.pop();
		for(int i=1;i<N;++i)
		{
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			//边是双向的 但可以在dfs时转化为有根树 
			E[u].push_back(node(v,w));
			E[v].push_back(node(u,w));
		}
		for(int i=1;i<=N;++i)//先搜权值大的 
		sort(E[i].begin(),E[i].end(),cmp);
		for(int i=1;i<=Q;++i)
		{
			scanf("%d",&x);
			q.push(x);
		}
		ans=0;
		dfs(1,-1,-1);//dfs(当前节点,当前最大边权值) 
		printf("%lld\n",ans);
	}
	return 0;
}

 

“s@s-virtual-machine:~$ pip install robohive --log install.log Requirement already satisfied: robohive in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (0.4.0) Requirement already satisfied: click in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (6.7) Requirement already satisfied: gym==0.13 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (0.13.0) Requirement already satisfied: termcolor in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (2.3.0) Requirement already satisfied: sk-video in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (1.1.10) Requirement already satisfied: flatten-dict in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (0.4.2) Requirement already satisfied: matplotlib in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (2.2.3) Requirement already satisfied: ffmpeg in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (1.4) Requirement already satisfied: absl-py in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (2.1.0) Requirement already satisfied: h5py==3.7.0 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from robohive) (3.7.0) Requirement already satisfied: scipy in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from gym==0.13->robohive) (1.1.0) Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from gym==0.13->robohive) (1.15.1) Requirement already satisfied: six in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from gym==0.13->robohive) (1.17.0) Requirement already satisfied: pyglet>=1.2.0 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from gym==0.13->robohive) (2.0.10) Requirement already satisfied: cloudpickle~=1.2.0 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from gym==0.13->robohive) (1.2.2) Requirement already satisfied: importlib-metadata in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from flatten-dict->robohive) (6.7.0) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib->robohive) (0.10.0) Requirement already”
最新发布
03-26
<think>好的,我需要帮助用户分析pip安装RoboHive及其依赖项的日志状态。首先,用户提到要检查pip安装日志,所以我要先确定如何找到这些日志。根据经验,pip的日志通常可以通过在安装命令中添加`--log`参数来指定日志文件路径,例如`pip install robohive --log install.log`。如果没有指定,可能需要查看默认的日志位置,不过pip默认可能不会保存日志,所以最好建议用户明确指定日志文件。 接下来,用户想了解依赖项的安装状态。日志中通常会有每个步骤的记录,包括下载、解压、编译、安装等。需要指导用户如何查找关键信息,比如成功安装的包、失败的依赖项、错误消息等。例如,成功安装的包会显示“Successfully installed”,而错误可能包括“ERROR: Could not find a version”或“Failed building wheel for...”。 然后,我需要考虑常见的依赖项,比如缺少系统库或Python版本不兼容。RoboHive可能依赖一些特定的库,如PyTorch、MuJoCo等,这些可能需要额外的安装步骤。例如,MuJoCo需要用户手动下载许可证文件,这可能在pip安装过程中不会自动处理,导致安装失败。这时候需要提醒用户检查这些依赖项的安装说明。 另外,用户可能需要使用工具来分析日志,比如grep命令在Linux/macOS上过滤关键错误,或者使用文本编辑器查找错误信息。对于Windows用户,可能需要使用PowerShell的Select-String或者手动搜索日志文件。 还需要考虑到虚拟环境的,建议用户在虚拟环境中安装,以便隔离依赖项冲突。如果用户遇到权限,可能需要使用`--user`选项或以管理员权限运行pip。 最后,生成相关时要涵盖用户可能遇到的后续,比如如何解决特定依赖项错误、升级pip、清理缓存等。确保回答结构清晰,分步骤指导用户检查日志,并提供实际命令示例,如`pip install robohive --log install.log`,以及分析日志的具体方法。</think>### 检查pip安装RoboHive及其依赖项日志的步骤 #### 1. **获取安装日志** - 在安装时通过`--log`参数指定日志文件路径: ```bash pip install robohive --log install.log ``` - 如果已安装但未保存日志,重新安装并生成日志[^3]。 #### 2. **分析日志关键内容** - **成功安装的包**:搜索`Successfully installed`字段,例如: ``` Successfully installed robohive-0.4.2 numpy-1.21.5 mujoco-2.3.3 ``` - **依赖项错误**:查找`ERROR`或`Failed`字段,例如: ``` ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mujoco>=2.3.3 ERROR: Failed building wheel for robohive (setup.py) ``` - **系统依赖缺失**:如缺少OpenGL或C++编译工具链,日志可能显示: ``` fatal error: GL/gl.h: No such file or directory ``` #### 3. **常见依赖及解决方法** - **MuJoCo相关依赖**: - 需手动安装MuJoCo引擎并设置环境变量(从[官网](https://mujoco.org/)下载许可证文件)[^1]。 - 若出现`mujoco-py`编译错误,安装系统级依赖: ```bash sudo apt install libosmesa6-dev libgl1-mesa-glx patchelf ``` - **Python版本兼容性**:确保Python版本>=3.7且<3.11(通过`python --version`检查)。 #### 4. **工具辅助分析** - 使用`grep`快速过滤错误: ```bash grep -E "ERROR|Failed" install.log ``` - 检查依赖是否完整: ```bash pip show robohive # 查看已安装版本及依赖项 pip check robohive # 验证依赖兼容性 ``` --- ### 示例日志片段分析 ``` Collecting robohive Downloading robohive-0.4.2-py3-none-any.whl (1.2 MB) Requirement already satisfied: numpy>=1.18 in ./venv/lib/python3.8/site-packages (from robohive) ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/mujoco' ``` - ****:权限不足导致`mujoco`安装失败。 - **解决**:添加`--user`参数或使用虚拟环境: ```bash pip install robohive --user # 用户级安装 # 或 python -m venv myenv && source myenv/bin/activate pip install robohive ``` ---
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