Day 37 C. Kefa and Park

Kefa打算用他的第一份大薪水去餐厅庆祝。他住在一个由n个顶点组成的根树公园里,树的根节点是1,也是Kefa的家。公园里有些地方有猫,Kefa已经知道了哪些顶点有猫。他想选择一家餐厅,但如果从餐厅到他家的路径上连续超过m个有猫的顶点,他就会感到害怕。任务是帮助Kefa计算他可以去的餐厅数量。

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Problem
Kefa decided to celebrate his first big salary by going to the restaurant.

He lives by an unusual park. The park is a rooted tree consisting of n vertices with the root at vertex 1. Vertex 1 also contains Kefa’s house. Unfortunaely for our hero, the park also contains cats. Kefa has already found out what are the vertices with cats in them.

The leaf vertices of the park contain restaurants. Kefa wants to choose a restaurant where he will go, but unfortunately he is very afraid of cats, so there is no way he will go to the restaurant if the path from the restaurant to his house contains more than m consecutive vertices with cats.

Your task is to help Kefa count the number of restaurants where he can go.

Input
The first line contains two integers, n and m (2 ≤ n ≤ 10^5, 1 ≤ m ≤ n) — the number of vertices of the tree and the maximum number of consecutive vertices with cats that is still ok for Kefa.

The second line contains n integers a1, a2, …, an, where each ai either equals to 0 (then vertex i has no cat), or equals to 1 (then vertex i has a cat).

Next n - 1 lines contains the edges of the tree in the format “xi yi” (without the quotes) (1 ≤ xi, yi ≤ n, xi ≠ yi), where xi and yi are the vertices of the tree, connected by an edge.

It is guaranteed that the given set of edges specifies a tree.

Output
A single integer — the number of distinct leaves of a tree the path to which from Kefa’s home contains at most m consecutive vertices with cats.

Examples
input
4 1
1 1 0 0
1 2
1 3
1 4
output
2

input
7 1
1 0 1 1 0 0 0
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
3 7
output
2

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#inc
<think>好的,我现在需要帮助用户在Stata中执行截尾归并操作,并且要确保与之前提到的实证分析模型兼容。用户之前的需求是关于多时点双重差分模型的应用,现在又提到了截尾归并,可能涉及到处理数据中的截尾(censored)和合并(merged)问题。首先,我需要明确用户所说的“截尾归并”具体指的是什么,因为这两个术语在统计学中有不同的含义。 首先,截尾数据(censored data)通常指的是在某个阈值以上或以下的数据被截断,例如Tobit模型处理的情况。而合并数据(merged data)可能指的是将多个数据集合并,比如通过merge命令合并横向或纵向的数据。用户可能是在处理数据时遇到了这两种情况,需要结合起来处理,或者在模型中进行调整。 回顾用户之前的实证模型,他们使用了多时点DID,控制了个体固定效应和省份-年份联合固定效应,还进行了多项检验和机制分析。现在需要引入截尾归并操作,可能与数据预处理有关,比如处理因变量gtfp1的截尾问题,或者在合并不同来源的数据时处理截尾情况。 接下来,我需要确定在Stata中处理截尾数据的常用方法。例如,Tobit模型适用于因变量在某个点被截断的情况,使用命令tobit。另外,如果用户的数据存在归并(比如合并多个数据库时的截尾问题),可能需要先进行数据合并,再处理截尾。此外,用户可能需要在回归模型中考虑这些数据特性,比如在reghdfe中使用截尾回归。 需要确保建议的命令与用户之前的模型兼容,比如控制固定效应和聚类标准误。同时,用户提到了“截尾归并”,可能需要分步骤处理:首先合并数据,然后处理截尾,再进行回归分析。或者,截尾归并可能指的是在合并后的数据上进行截尾处理,比如处理合并后某些变量的缺失或截断值。 还需要检查用户之前使用的命令,如reghdfe,是否支持截尾回归。如果不支持,可能需要使用其他命令,如censReg或tobit,并结合固定效应处理。此外,用户可能需要在数据合并时使用merge命令,处理不同数据源的匹配问题,并注意保留或排除某些观察值。 最后,需要生成相关问题,帮助用户进一步理解截尾归并在其模型中的应用,例如如何检验Tobit模型的适用性,如何处理合并数据中的样本选择偏差,或者在多时点DID中如何整合截尾数据处理等。</think>以下是在Stata中实现截尾归并操作的技术方案,结合您之前的多时点DID模型需求: --- ### 一、截尾数据处理(Censored Data) #### 1.1 Tobit模型实现 ```stata * 左截尾处理(假设gtfp1在0值截断) tobit gtfp1 kefa ed is creat er gover pre plant co2 y i.id i.provinceid#year, ll(0) vce(cluster id_year) est store tobit1 * 输出结果(与DID模型结果对比) esttab tobit1 using "截尾回归.rtf", se ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) addnote("左截断点=0") replace ``` #### 1.2 含固定效应的截尾回归 ```stata * 安装censReg包 ssc install censReg * 控制双向固定效应 censReg gtfp1 kefa 控制变量, censored(0, left) fix(id provinceid year) cluster(id_year) ``` --- ### 二、数据归并操作(Merged Data) #### 2.1 横向数据合并 ```stata * 匹配县域政策数据与地市经济数据 use 政策数据库.dta, clear merge 1:1 id year using 经济数据库.dta, keep(match) gen(merge_flag) drop if merge_flag == 1 // 删除无匹配经济数据的政策记录 ``` #### 2.2 纵向数据拼接 ```stata * 合并不同年份截面数据 append using 2010-2015.dta 2016-2020.dta, gen(data_source) ``` --- ### 三、联合操作技术要点 #### 3.1 截尾归并的时序处理 ```stata * 在DID框架下处理截尾数据 gen post = (year >= policy_year) reghdfe gtfp1 kefa##post 控制变量, absorb(id provinceid#year) cluster(id_year) censored(0, left) ``` #### 3.2 稳健性检验 ```stata * 不同截断点敏感性分析 foreach c in 0 0.1 0.2 { tobit gtfp1 kefa 控制变量 if gtfp1 > `c', ll(`c') vce(cluster id_year) est store tob_c`c' } ``` --- ### 四、与DID模型的兼容性保障 1. **固定效应保留**:在`censReg`中通过`fix()`选项保留原有双向固定效应[^1] 2. **标准误一致性**:使用`cluster(id_year)`保持与基准回归相同的误差结构[^2] 3. **政策冲击时点处理**:通过`kefa##post`交乘项维持多时点DID识别策略[^3] --- ### 理论依据 1. **截尾数据修正**:Tobit模型通过MLE估计解决因变量受限问题[^4] 2. **归并数据选择**:`merge`命令的`keep(match)`选项可避免样本选择偏差[^5] 3. **参数一致性**:当误差项服从正态分布时,截尾回归系数具有一致性[^6] ---
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