约会

题目描述

输入

输出

样例输入

4
1 2
1 3
2 4
1
2 3

样例输出

1
求lca,但是要用树上倍增来求,if(dis&1) return 0;当距离为奇数时,没有地点满足要求,如果lca到两点的距离刚好相等
ans=n-sz[fx]-sz[fy]
如果到lca的距离不相等,假设x为深度较大的,那么x需要往上爬dis/2-1个深度,此时爬到的父节点记为z,ans=sz[fa[z]]-sz[z]
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define maxn 100005
using namespace std;
inline int read()
{
     int x=0;char ch=getchar();
     while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();
     while(ch>='0'&&ch<='9') {x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
     return x;  
}
int n,Maxdeep,m;
struct edge
{
    int to,ne;  
}b[maxn*4];
int k=0,head[maxn];
void swap(int &x,int &y) { int z=x;x=y;y=z; }
void add(int u,int v)
{
     k++;
     b[k].to=v;b[k].ne=head[u];head[u]=k;
}
int f[maxn][35],d[maxn],sz[maxn],fa[maxn];
void dfs(int x)
{
     sz[x]=1;
     for(int i=head[x];i!=-1;i=b[i].ne)
     if(b[i].to!=fa[x]){
       fa[b[i].to]=x;  d[b[i].to]=d[x]+1;
       dfs(b[i].to);
       sz[x]+=sz[b[i].to];
     }
}
void init()
{
     memset(f,-1,sizeof(f));
     for(int i=1;i<=n;i++) f[i][0]=fa[i];
     for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)
       for(int i=1;i<=n;i++)
       if(f[i][j-1]!=1) f[i][j]=f[f[i][j-1]][j-1];
}
int lca(int x,int y)
{
    int ti=0;
    for(ti=0;(1<<ti)<=d[x];ti++); ti--;
    for(int i=ti;i>=0;i--)
    if(d[x]-(1<<i)>=d[y]) x=f[x][i];
    if(x==y) return x;
    for(int i=ti;i>=0;i--)
    if(f[x][i]!=-1&&f[x][i]!=f[y][i]){
        x=f[x][i];
        y=f[y][i];
    }
    return fa[x];
}
int quiry(int x,int y)
{
     int ans=0;
     if(d[x]<d[y]) swap(x,y);
     int anc=lca(x,y);
     int dis=d[x]+d[y]-2*d[anc];
     if((dis&1)) return 0;
     else{
       if(d[x]==d[y]){
          int t=d[anc];
          ans=n;
          int op=0;
          for(int i=head[anc];i!=-1;i=b[i].ne)
          if(d[b[i].to]==t+1){
             int ff=b[i].to;
             if(lca(x,ff)==ff){ ans-=sz[ff]; op++; }
             if(lca(y,ff)==ff){ ans-=sz[ff]; op++; }
             if(op==2) break;
          }
          return ans;
       }
       else{ 
            int mid=dis/2;
            int t=mid-1;
            for(int i=0;t;i++)
            if(t&(1<<i)){
               t^=(1<<i);
               x=f[x][i];
            }
            ans=sz[fa[x]]-sz[x];
            return ans;
       }
     }
}
int main()
{
    memset(head,-1,sizeof(head));
    n=read();
    int x,y;
    for(int i=1;i<n;i++){
       x=read(); y=read();
       add(x,y);add(y,x);
    }
    dfs(1); init();
    m=read();
    if(Maxdeep==n-1){
        for(int i=1;i<=m;i++){
           x=read();y=read();
           if((abs(d[x]-d[y])&1)) printf("0\n");
           else{ 
              if(x==y) printf("%d\n",n);
              else printf("1\n");
           } 
        }
        return 0;
    }
    for(int i=1;i<=m;i++){
       x=read();y=read();
       if(x==0||y==0){printf("1\n");continue;}
       if(x==y) printf("%d\n",n);
       else printf("%d\n",quiry(x,y));
    }
    return 0;
}


<think>好的,我现在需要处理用户关于约会相关算法的问题,特别是匹配算法、约会应用和推荐系统。首先,用户提到了引用[3]、[4]、[5],这些内容涉及KNN算法、稳定婚姻问题和匹配系统的应用。我需要结合这些引用内容,组织一个结构清晰的中文回答,并生成相关问题。 首先,我需要明确用户的需求。用户想了解约会应用中的匹配算法和推荐系统,可能包括常用的算法类型、具体实现以及实际应用。根据提供的引用,KNN算法和稳定婚姻算法(如Gale-Shapley)是重点。引用[3]和[4]提到了KNN在约会网站中的应用,而引用[5]讨论了稳定婚姻问题,这涉及到匹配算法。引用[1]和[2]虽然提到KNN的性能和延迟接受算法,但可能与当前问题关联不大,不过还是需要确认是否有相关内容可以引用。 接下来,我需要整理这些引用中的关键点。例如,KNN算法用于根据用户特征匹配相似的人,如引用[3]中的例子,用户填写年龄、性格等特征,网站通过KNN找到最接近的匹配。而稳定婚姻算法确保匹配的稳定性,避免不稳定的配对出现,如引用[5]所述。引用[4]可能还提到Python实现,可以引用代码示例。 然后,我需要构建回答的结构。用户要求回答结构清晰,逐步解决问题,所以可能需要分点介绍不同的算法,包括原理、应用场景以及优缺点。同时,需要引用相关的引用内容,比如在解释KNN时引用[3]和[4],在讨论稳定匹配时引用[5]。 需要注意的是,回答中所有数学表达式要用$...$格式,独立公式用$$...$$。例如,KNN的距离公式可以用LaTeX表示,稳定婚姻算法的条件也需要数学表达式。同时,生成的相关问题要符合用户需求,可能涉及算法比较、优化方法或实际应用案例。 现在,检查是否有遗漏的引用或信息。引用[2]提到延迟接受算法产生的匹配是男性最优的,这可能与Gale-Shapley算法有关,因为Gale-Shapley的结果通常是 proposer-optimal(例如男性最优)。因此,在讨论稳定婚姻算法时,可以提到这一点,并引用[2]和[5]。 最后,确保回答符合系统级指令:使用正确的中文,正确的LaTeX格式,生成相关问题,并在引用处添加标识。例如,在提到KNN应用时引用[3]和[4],在稳定婚姻问题时引用[5],在算法最优性时引用[2]。 可能的步骤结构: 1. 引入主题,说明约会应用中的算法重要性。 2. 介绍KNN算法,包括原理、应用(引用[3][4])、示例公式和代码。 3. 讨论稳定婚姻算法,如Gale-Shapley,解释其原理和稳定性条件(引用[5][2]),数学表达式。 4. 其他算法或推荐系统技术,如协同过滤或基于内容的推荐。 5. 总结不同算法的优缺点和应用场景。 6. 生成相关问题,如比较算法、优化方法、实际挑战等。 需要确保每个部分自然衔接,引用正确,并符合格式要求。例如,在KNN部分,给出距离公式:$$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$,并引用[3][4]。在稳定婚姻问题中,列出稳定性条件,并引用[5]。 同时,用户提供的引用[1]提到KNN的参数选择和优化,可能在回答的优化部分提及,但用户的问题更关注匹配算法本身,所以是否需要包含这点需斟酌,但生成的相关问题可以涉及优化方法,此时引用[1]。 现在,开始组织回答内容,确保每个引用正确对应,数学表达式正确,并生成相关问题。</think>### 约会应用中的匹配算法与推荐系统 #### 1. **k-近邻算法(KNN)** KNN是一种基于相似度的分类算法,广泛应用于约会应用的匹配系统。用户注册时填写的年龄、性格、体貌特征等数据会被转化为特征向量,算法通过计算用户间的距离(如欧氏距离)来推荐最相似的候选人。 **核心公式**: $$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$ 其中,$x$和$y$分别表示两个用户的特征向量,$n$为特征维度。 **应用示例**(引用[3][4]): 在约会网站中,系统会将用户A的特征与数据库中的其他用户进行距离计算,选择距离最小的前$k$个用户作为匹配推荐。通过调整$k$值和特征权重,可优化推荐准确性。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 假设features为用户特征矩阵,labels为匹配成功标签 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(features, labels) # 为新用户预测匹配对象 prediction = knn.predict(new_user_features) ``` #### 2. **稳定婚姻算法(Gale-Shapley算法)** 该算法解决稳定匹配问题,确保不存在“一对男女更偏好对方超过当前伴侣”的情况[^5]。其核心是延迟接受机制:男性依次向未拒绝他的最优女性求婚,女性则暂时接受当前最优选择并可能替换后续较差选项[^2]。 **稳定性条件**: 对于任意两对匹配$(M, W)$和$(m, w)$,若$M$更偏好$w$且$w$更偏好$M$,则匹配不稳定。算法最终结果保证男性最优或女性最优的稳定匹配[^2]。 **算法步骤**: 1. 所有男性向未拒绝的女性中最高优先级者求婚。 2. 女性比较当前求婚者与暂定伴侣,保留更优者,拒绝其他。 3. 重复直至所有男性匹配完成。 #### 3. **其他推荐技术** - **协同过滤**:基于用户行为历史,推荐相似用户喜欢的对象。 - **基于内容的推荐**:分析用户资料(如兴趣爱好)生成标签,匹配标签重合度高的候选人。 --- ### 算法对比与挑战 | 算法 | 优点 | 局限性 | |--------------|-------------------------------|---------------------------| | KNN | 简单易实现,适合小规模数据 | 计算复杂度高,需特征标准化 | | Gale-Shapley | 匹配稳定,理论完备 | 单向最优,可能不公平 | | 协同过滤 | 动态适应兴趣变化 | 冷启动问题明显 | ---
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