【ZJOI2008】【BZOJ1036】树的统计Count

本文介绍了一种解决树上路径查询问题的高效算法——沙茶链剖算法。该算法通过对树进行预处理,实现对树上任意两点间路径最大值和路径和的快速查询。文章提供了完整的代码实现,并通过一道具体题目展示了算法的应用。

开学就被送去开学考
寒假一点文化课都没搞你还考个毛(╯‵□′)╯︵┻━┻
最后果然还是挂了(不过至少还没出班里前十= =)
回机房第一天想了想决定再去写一个沙茶链剖
题目描述 Description

一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w。

我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成一些操作:

I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t
II.QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值
III.QSUM u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的权值和

注意:从点u到点v的路径上的节点包括u和v本身
输入描述 Input Description

输入文件的第一行为一个整数n,表示节点的个数。

   接下来n – 1行,每行2个整数a和b,表示节点a和节点b之间有一条边相连。

   接下来n行,每行一个整数,第i行的整数wi表示节点i的权值。

   接下来1行,为一个整数q,表示操作的总数。

接下来q行,每行一个操作,以“CHANGE u t”或者“QMAX u v”或者“QSUM u v”的形式给出。

输出描述 Output Description

   对于每个“QMAX”或者“QSUM”的操作,每行输出一个整数表示要求输出的结果。

样例输入 Sample Input

4

1 2

2 3

4 1

4 2 1 3

12

QMAX 3 4

QMAX 3 3

QMAX 3 2

QMAX 2 3

QSUM 3 4

QSUM 2 1

CHANGE 1 5

QMAX 3 4

CHANGE 3 6

QMAX 3 4

QMAX 2 4

QSUM 3 4
样例输出 Sample Output

4

1

2

2

10

6

5

6

5

16
数据范围及提示 Data Size & Hint

对于100%的数据,保证1n30000,0q200000;中途操作中保证每个节点的权值w在-30000到30000之间。
想不到当年的浙江省选也会出裸题233
代码奇丑无比,不但长而且速度也比较慢(反正能AC就不管那么多了╮(╯▽╰)╭)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define MAXINT 0x7fffffff
#define MAXN 100010
#define lchild rt<<1,l,mid
#define rchild rt<<1|1,mid+1,r
#define ln rt<<1
#define rn rt<<1|1
using namespace std;
int w[MAXN];
int size[MAXN],deep[MAXN],chain[MAXN],num[MAXN],fa[MAXN][18];
bool vis[MAXN];
int top,tp;
int a,b;
int u,v;
int n,q;
char ch[6];
struct edge
{
    edge *next;
    int to;
}*prev[MAXN],e[MAXN*2];
struct seg
{
    int maxn;
    int sum;
    int l;
    int r;
}tree[MAXN*4];
void insert(int u,int v)
{
    e[++top].to=v;
    e[top].next=prev[u];
    prev[u]=&e[top];
}
void dfs1(int x)
{
    size[x]=1;
    vis[x]=1;
    for (int i=1;i<=17;i++)
    {
        if (deep[x]<(1<<i)) break;
        fa[x][i]=fa[fa[x][i-1]][i-1];
    }
    for (edge *i=prev[x];i;i=i->next)
    {
        int t=i->to;
        if (vis[t]) continue;
        deep[t]=deep[x]+1;
        fa[t][0]=x;
        dfs1(t);
        size[x]+=size[t];
    }
}
void dfs2(int x,int last)
{
    chain[x]=last;
    num[x]=++tp;
    int t=0;
    for (edge *i=prev[x];i;i=i->next)
         if (deep[i->to]>deep[x]&&size[t]<size[i->to])
              t=i->to;
    if (!t) return;
    dfs2(t,last);
    for (edge *i=prev[x];i;i=i->next)
        if (deep[i->to]>deep[x]&&i->to!=t)
            dfs2(i->to,i->to);
}
void build(int rt=1,int l=1,int r=n)
{
    tree[rt].l=l;
    tree[rt].r=r;
    if (l==r) return;
    int mid=(l+r)>>1;
    build(lchild);
    build(rchild);
}
int lca(int a,int b)
{
    if (deep[a]<deep[b]) swap(a,b);
    int t=deep[a]-deep[b];
    for (int i=0;i<=17;i++)
        if (t&(1<<i)) a=fa[a][i];
    for (int i=17;i>=0;i--)
        if (fa[a][i]!=fa[b][i])
        {
            a=fa[a][i];
            b=fa[b][i];
        }
    if (a==b) return a;
    else return fa[a][0];
}
void modify(int rt,int x,int nu)
{
    int L=tree[rt].l,R=tree[rt].r;
    int mid=(L+R)>>1;
    if (L==R)
    {
        tree[rt].maxn=tree[rt].sum=nu;
        return;
    }
    if (x<=mid) modify(ln,x,nu);
    else
    if (x>mid) modify(rn,x,nu);
    tree[rt].maxn=max(tree[ln].maxn,tree[rn].maxn);
    tree[rt].sum=tree[ln].sum+tree[rn].sum;
}
int query_sum(int rt,int l,int r)
{
    int L=tree[rt].l,R=tree[rt].r,mid=(L+R)>>1;
    if (L==l&&R==r)
    {
        return tree[rt].sum;
    }
    if (l>mid) return query_sum(rn,l,r);
    else
    if (r<=mid) return query_sum(ln,l,r);
    else
        return query_sum(lchild)+query_sum(rchild);
}
int query_max(int rt,int l,int r)
{
    int L=tree[rt].l,R=tree[rt].r,mid=(L+R)>>1;
    if (L==l&&R==r)
    {
        return tree[rt].maxn;
    }
    if (l>mid) return query_max(rn,l,r);
    else
    if (r<=mid) return query_max(ln,l,r);
    else
        return max(query_max(lchild),query_max(rchild));
}
int Query_sum(int a,int b)
{
    int ret=0;
    while (chain[a]!=chain[b])
    {
        ret+=query_sum(1,num[chain[a]],num[a]);
        a=fa[chain[a]][0];
    }
    ret+=query_sum(1,num[b],num[a]);
    return ret;
}
int Query_max(int a,int b)
{
    int ret=-MAXINT;
    while (chain[a]!=chain[b])
    {
        ret=max(ret,query_max(1,num[chain[a]],num[a]));
        a=fa[chain[a]][0];
    }
    ret=max(ret,query_max(1,num[b],num[a]));
    return ret;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        insert(u,v);
        insert(v,u);
    }
    for (int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&w[i]);
    scanf("%d",&q);
    dfs1(1);
    dfs2(1,1);
    build();
    for (int i=1;i<=n;i++)
         modify(1,num[i],w[i]);
    while (q--)
    {
        scanf("%s",ch);
        if (ch[1]=='H')
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            w[a]=b;
            modify(1,num[a],b);
        }
        else
        if (ch[1]=='M')
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            int t=lca(a,b);
            printf("%d\n",max(Query_max(a,t),Query_max(b,t)));
        }
        else
        if (ch[1]=='S')
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            int t=lca(a,b);
            printf("%d\n",Query_sum(a,t)+Query_sum(b,t)-w[t]);
        }
    }
}
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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