HDU5692 线段树+dfs序

本文介绍了一种基于线段树的数据结构解决特定路径规划问题的方法。该问题涉及到在一棵树状结构中寻找经过指定节点的路径上节点权值的最大总和。文章详细阐述了构建线段树的过程以及如何通过深度优先搜索进行节点编号。


Snacks

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Problem Description
百度科技园内有 n 个零食机,零食机之间通过 n1 条路相互连通。每个零食机都有一个值 v ,表示为小度熊提供零食的价值。

由于零食被频繁的消耗和补充,零食机的价值 v 会时常发生变化。小度熊只能从编号为0的零食机出发,并且每个零食机至多经过一次。另外,小度熊会对某个零食机的零食有所偏爱,要求路线上必须有那个零食机。

为小度熊规划一个路线,使得路线上的价值总和最大。
 

Input
输入数据第一行是一个整数 T(T10) ,表示有 T 组测试数据。

对于每组数据,包含两个整数 n,m(1n,m100000) ,表示有 n 个零食机, m 次操作。

接下来 n1 行,每行两个整数 x y(0x,y<n) ,表示编号为 x 的零食机与编号为 y 的零食机相连。

接下来一行由 n 个数组成,表示从编号为0到编号为 n1 的零食机的初始价值 v(|v|<100000)

接下来 m 行,有两种操作: 0 x y ,表示编号为 x 的零食机的价值变为 y 1 x ,表示询问从编号为0的零食机出发,必须经过编号为 x 零食机的路线中,价值总和的最大值。

本题可能栈溢出,辛苦同学们提交语言选择c++,并在代码的第一行加上:

`#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") `
 

Output
对于每组数据,首先输出一行”Case #?:”,在问号处应填入当前数据的组数,组数从1开始计算。

对于每次询问,输出从编号为0的零食机出发,必须经过编号为 x 零食机的路线中,价值总和的最大值。
 

Sample Input
      
1 6 5 0 1 1 2 0 3 3 4 5 3 7 -5 100 20 -5 -7 1 1 1 3 0 2 -1 1 1 1 5
 

Sample Output
      
Case #1: 102 27 2 20
 

Source
 


题目大意:给你一棵树,每一个点一个权值,两种操作1.修改某一个点的权值2.给定一个点x,求一条路径经过x点的最大权值为多少。

解题思路:构建一颗线段树,对于x点来说,所有经过x点的路径,终点都设在x的子树里面,这样就x就可以影响到他们。利用dfs遍历这棵树的时候给每一个点编号,然后构建这可树。

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stdlib.h>
#define lson (id<<1)
#define rson ((id<<1)|1)
#define mid ((l+r)>>1)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 100010;
int l[maxn], r[maxn];
ll cost[maxn], a[maxn];
int n, m, cnt;
vector<int> G[maxn];

struct nod{
	ll sum,lazy;
}tree[maxn * 5];

void dfs(int u, int f, ll val) {
    l[u] = ++cnt;
    for(int i = 0; i < (int)G[u].size(); ++i) {
        int v = G[u][i];
        if(v == f) continue;
        dfs(v, u, cost[v] + val);
    }
    r[u] = cnt;
    a[l[u]] = val;
}
void push_up(int id)
{
	tree[id].sum=max(tree[lson].sum, tree[rson].sum);
	return;
}

void build_tree(int id,int l,int r)
{
	if (l==r)
	{
		tree[id].sum = a[l];
		tree[id].lazy=0;
		return;
	}
	build_tree(lson,l,mid);
	build_tree(rson,mid+1,r);
	push_up(id);
	tree[id].lazy=0;
	return;
}

void push_down(int id,int l,int r)
{
	tree[lson].sum+=tree[id].lazy;
	tree[lson].lazy+=tree[id].lazy;
	tree[rson].sum+=tree[id].lazy;
	tree[rson].lazy+=tree[id].lazy;
	tree[id].lazy=0;
	return;
}

void ins(int id,int l,int r,int ql,int qr,ll tt)
{
	if (ql<=l && r<=qr)
	{
		tree[id].sum+=tt;
		tree[id].lazy+=tt;
		return;
	}
	if (tree[id].lazy) push_down(id,l,r);
	if (ql<=mid)
		ins(lson,l,mid,ql,qr,tt);
	if (mid+1<=qr)
		ins(rson,mid+1,r,ql,qr,tt);
	push_up(id);
	return;
}

ll query(int id,int l,int r,int ql,int qr)
{
	if (ql<=l && r<=qr)
	{
		return tree[id].sum;
	}
	if (tree[id].lazy)
		push_down(id,l,r);
	ll sum= -99999999999999999;
	if (ql<=mid)
		sum = max(query(lson,l,mid,ql,qr), sum);
	if (mid+1<=qr)
		sum = max(sum, query(rson,mid+1,r,ql,qr));
	return sum;
}

int main()
{
	int T, u, v, p;
	scanf("%d", &T);
	for(int t = 1; t <= T; ++t) {
        memset(a, 0, sizeof(a));
        scanf("%d%d", &n, &m);
        for(int i = 1; i <= n; ++i) {
            G[i].clear();
        }
        for(int i = 1; i < n; ++i) {
            scanf("%d%d", &u, &v);
            u++;
            v++;
            G[u].push_back(v);
            G[v].push_back(u);
        }
        for(int i = 1; i <= n; ++i) {
            scanf("%I64d", &cost[i]);
        }
        cnt = 0;
        dfs(1, 0, cost[1]);
        build_tree(1, 1, n);
        printf("Case #%d:\n", t);
        while(m--) {
            scanf("%d", &p);
            if(p == 0) {
                scanf("%d%d", &u, &v);
                u++;
                ins(1, 1, n, l[u], r[u], (ll)(v - cost[u]));
                cost[u] = v;
            } else {
                scanf("%d", &u);
                u++;
                printf("%I64d\n", query(1, 1, n, l[u], r[u]));
            }
        }
	}
	return 0;
}



下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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