codeforces 792D - Paths in a Complete Binary Tree

本文介绍了一种使用lowbit技巧进行二叉树遍历的算法,并通过对比宏定义与函数实现的方式展示了不同方法的性能差异。该算法适用于快速定位二叉树中节点的父节点及左右子节点。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#define lowbit(x) x&(-x)
typedef long long ll;
using namespace std;
ll n,q,num,root;string s;
int main()
{
	scanf("%I64d%I64d",&n,&q);
	root=(n+1)/2;
	for(ll q_i=1;q_i<=q;q_i++)
	{
		cin>>num>>s;
		for(int step=0;step<s.size();step++)
		{
			ll lowbit_num=lowbit(num);//假设num这个节点是左子节点
			if(s[step]=='U' && num!=root)
			{
				ll num_u=num+lowbit_num;//求出在假设情况下的num的父节点num_u
				ll lowbit_num_u=lowbit(num_u);
				if(num_u - lowbit_num_u/2 == num) num=num_u;//如果根据父节点求出来的左孩子就是num,那么num确实是左子节点
				else num=num-lowbit_num;//否则num就是右子节点
			}
			if(s[step]=='L') num-=lowbit_num/2;
			if(s[step]=='R') num+=lowbit_num/2;
		}
		printf("%I64d\n",num);
	}
}

思路来自http://blog.youkuaiyun.com/Courage_kn/article/details/69218592

用#define比定义一个lowbit函数快……不过好像很多时候不能像函数那样随便用,容易出问题……




这是分别用

long long lowbit(long long x){return x&(-x);}

#define lowbit(x) x&(-x)

情况下的耗时……

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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