CF839C Journy

博客介绍了计算树中节点概率期望的方法。设f[i]为从1号节点走到i号节点的概率,deep为i号节点深度。从u节点走到下一个节点概率是1/son[u],f[i] = f[fa[i]] * (1.0/son[i]),最后统计叶节点deep[left] * f[i]。作者还用vector存图等步骤实现。

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蒟蒻用了一个十分麻烦的方法…


思路:设f[i]代表从1号节点走到i号节点的概率,deep代表i号节点的深度(设1好节点深度为0).

那么,由于这是一颗树,所以 只要统计每个叶节点到根节点的距离(也就是叶节点的深度)与从根节点走到i号节点的概率 求和就可以了

从u节点走到下一个节点的概率是 1/son[u] (son[i]代表i号节点的子节点个数)

设fa[i]为i的父节点
则f[i] = f[fa[i]] * (1.0/son[i])

最后统计叶节点 deep[left] * f[i]就好了


至于我的做法:

首先用vector存图,求出树的深度,并记录树节点的遍历顺序,重新进行建(单向向下的)树,然后进行dfs到tree[u].size()为0(没有儿子,也就是叶节点)的点,进行求和


#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define maxn 100010
using namespace std ;
int n ;
vector<int>tree[maxn] ;
int read(){
	int x = 0 , f = 1 ; char s = getchar() ;
	while(s > '9' || s < '0') {if(s == '-') f = -1 ; s = getchar() ;}
	while(s <='9' && s >='0') {x = x * 10 + (s-'0'); s = getchar() ;}
	return x*f ;
}double f[maxn] ;
int deep[maxn] , vis[maxn] , F[maxn] ;
void dfs(int u ,int fa,int dep) {
	deep[u] = dep + 1 ;
	vis[u] = 1 ; 
	F[u] = fa ;  
	for(int i = 0 ; i < tree[u].size() ; i ++ ) {
		int v = tree[u][i] ;
		if(vis[v] || v == fa) continue ;
		dfs(v,u,dep+1) ;
	}
} 
double ans = 0 ;
void Dfs(int u) {
	vis[u] = 1 ;
	if(!tree[u].size()) {
		ans += f[F[u]]*deep[u] ;
	}else
	f[u] = f[F[u]]*(1.0/tree[u].size()) ;
	for(int i = 0 ; i < tree[u].size() ; i ++) {
		int v = tree[u][i] ;
		Dfs(v) ;
	}
}
int main () {
	n = read() ;
	for(int i = 1 ; i < n ; i ++) {
		int x = read() , y = read() ;
		tree[x].push_back(y) ;
		tree[y].push_back(x) ; 
	}dfs(1,0,-1) ;
	f[0] = 1 ;
	memset(vis,0,sizeof(vis)) ;
	memset(tree,0,sizeof(tree)) ;
	for(int i = 1 ; i <= n ; i ++) {
		tree[F[i]].push_back(i) ;
	}
	Dfs(1) ;
	printf("%.15lf",ans) ;
	return 0 ;
}
1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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