UvaLive 5031 Graph and Queries 平衡树+并查集+离线处理+树合并

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

题意

给出一个无向图,每次有三个操作

操作描述
D X删除ID为X的边。输入保证每条边至多被删除一次
Q X k计算与结点X连通的结点中(包括本身)第k大的权值,如果不存在,直接输出0
C X V把结点X的权值改为V

题解

采用离线的方式,从后往前做,把删除边当做是添加边。用平衡树Treap维护这些操作,添加边相当于树合并,修改权值可以用删除+插入来完成,需要注意的是这里的修改权值应该改成之前的值,因为离线的方法是从后往前做的。判断是否在同一个连通集内用并查集维护即可。
新建每一颗Treap的时候一定要在新图建号之后再New Node,否则权值并不是最新的权值。

具体代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <assert.h>
using namespace std;
const int maxn = 2e4+5;

int n,m,weight[maxn],qry;
int cnt = 0;

long long ans;

// Treap
struct Node{
    int v;
    int s;
    int r;
    Node* ch[2];
    Node(int v): v(v) {
        ch[0] = ch[1] = NULL;
        r = rand(); 
        s = 1;
    }
    int cmp(int x) const {
        if(x == v) return -1;
        return x < v ? 0:1;
    }
    void maintain() {
        s = 1;
        if(ch[0] != NULL) s += ch[0]->s;
        if(ch[1] != NULL) s += ch[1]->s;
    }
};
Node* root[maxn];
// 旋转, d = 0左旋, d = 1右旋
void rotate(Node* &o, int d) {
    Node* k = o->ch[d^1];
    o->ch[d^1] = k->ch[d];
    k->ch[d] = o;
    o->maintain();
    k->maintain();
    o = k;
}
// 插入
void insert(Node* &o, int x) {
    if(o == NULL) {
        o = new Node(x);
        
    }
    else {
        int d = x<o->v ? 0:1;
        insert(o->ch[d],x);
        if(o->ch[d]->r > o->r)
            rotate(o,d^1);
    }
    o->maintain();
}
// 删除
void remove(Node* &o, int x) {
    int d = o->cmp(x);
    if(d == -1) {
        Node* u = o;
        if(o->ch[0] != NULL && o->ch[1] != NULL) {
            int d2 = o->ch[0]->r > o->ch[1]->r ? 1 : 0;
            rotate(o,d2);
            remove(o->ch[d2],x);
        }
        else {
            if(o->ch[0] != NULL) {
                o = o->ch[0];
            }
            else 
                o = o->ch[1];
            delete u;
        }
    }
    else {
        remove(o->ch[d],x);
    }
    if(o != NULL)
        o->maintain();
}
// 第k大的值
int kth(Node* o, int k) {
    if(o == NULL || k <= 0 || k > o->s) 
        return 0;
    int s = (o->ch[1] == NULL)?0:(o->ch[1]->s);
    if(k == s+1) return o->v;
    if(k < s+1)
        return kth(o->ch[1], k);
    else 
        return kth(o->ch[0], k-s-1);
}

// 合并Treap
void mergeTo(Node* &src, Node* &dest) {
    if(src->ch[0] != NULL) mergeTo(src->ch[0], dest);
    if(src->ch[1] != NULL) mergeTo(src->ch[1], dest);
    insert(dest, src->v);
    delete src;
    src = NULL;
}
void removeTree(Node* &x) {
    if(x->ch[0] != NULL) removeTree(x->ch[0]);
    if(x->ch[1] != NULL) removeTree(x->ch[1]);
    delete x;
    x = NULL;
}
//并查集
int fa[maxn];
void init(int x) {
    for(int i = 0; i <= x; ++i) {
        fa[i] = i;
        if(root[i] != NULL)
            removeTree(root[i]);
        root[i] = new Node(weight[i]);
    }
}
int find(int x) {
    return x == fa[x] ? x : fa[x] = find(fa[x]);
}


const int maxc = 5e5+5;
struct Edge{
    int u,v;
    bool flag;
}edge[maxn*3];
struct Command{
    char op;
    int x;
    int val;
} command[maxc];

//小的合并到大的上
void add_node(int i) {
    int u = find(edge[i].u), v = find(edge[i].v);
    if(u != v) {
        if(root[u]->s > root[v]->s) {
            fa[v] = u;
            mergeTo(root[v], root[u]);
        }
        else {
            fa[u] = v;
            mergeTo(root[u], root[v]);
        }
    }
}

void solve() {
    for(int i = 1; i <= m; ++i) {
        if(edge[i].flag)
            add_node(i);
    }
    for(int i = cnt; i >= 1; --i) {
        char op = command[i].op;
        if(op == 'D') {
            int x = command[i].x;
            edge[x].flag = true;
            add_node(x);
        }
        else if(op == 'Q') {
            qry++;
            int x = command[i].x;   
            int k = command[i].val;
            x = find(x);
            ans += kth(root[x], k);
            // cout << ans << endl;
        }
        else if(op == 'C') {
            int x = command[i].x;   
            int v = command[i].val;
            x = find(x);
            remove(root[x], weight[command[i].x]);
            insert(root[x], v);
            weight[command[i].x] = v;
        }
    }
}
int main() {
//    freopen("in.txt", "r", stdin);
    int kase = 1;
    while(scanf("%d%d", &n, &m)==2 && n) {
        ans = 0;
        qry = 0;
        for(int i = 1; i <= n; ++i) {
            scanf("%d", &weight[i]);
        }
        for(int i = 1; i <= m; ++i) {
            scanf("%d%d", &edge[i].u, &edge[i].v);
            edge[i].flag = true;
        }
        char op;
        cnt = 0;
        while(scanf(" %c", &op)) {
            if(op == 'E')
                break;
            int x, val;
            scanf("%d", &x);
            if(op != 'D')  {
                scanf("%d", &val);
                if(op == 'C') {
                    int p = weight[x];
                    weight[x] = val;
                    val = p;
                }
            }
            else 
                edge[x].flag = false;
            command[++cnt].op = op;
            command[cnt].x = x;
            command[cnt].val = val;
        }
        init(n);
        solve();
        printf("Case %d: %.6lf\n", kase++, ans/(double)qry);
    }
    return 0;
}

人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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[PKU 2985] 平衡树&并查集

{ 数据结构不常常写会手生的 于是就找了一个数据结构题写写 题目不错 是并查集和平衡树or线段树的结合 还有...poj更新域名了 我现在才知道... 最近光忙着写自己的程序了 好久没上了 } 原题 http://poj.org/problem?id=2985 题意   给定1-n范围内的n个数(n<=20w)   一开始每个数分属一个一元集   要求设计程序支持以...

weixin_34292402的博客 155

YOLO26 改进 | 基于特征蒸馏 | 知识蒸馏 (Response & Feature-based Distillation)

本文系统介绍了YOLO26中的知识蒸馏技术,包含五大核心方法:基于响应的蒸馏(学习分类概率)、基于特征的蒸馏(学习中间层表示)、基于关系的蒸馏(学习特征关联)、通道维度蒸馏(CWD)和前景背景分离蒸馏(FGD)。文章深入解析了每种方法的数学原理与实现细节,并提出动态训练策略,包括一致性匹配和蒸馏权重退火机制。通过教师模型向学生模型传递"暗知识",在保持模型轻量化的同时逼近大模型性能。配套代码支持模块化组合不同蒸馏方法,为YOLO26模型压缩提供了一套完整的解决方案。

weixin_51988935的博客 272

SPICE框架:自博弈提升大语言模型推理能力

自博弈训练是提升大语言模型推理能力的前沿技术,其核心思想是通过模型自我对话实现持续迭代优化。SPICE框架创新性地采用文档驱动的自博弈机制,结合思维链提示和迭代式上下文扩展,显著提升模型在数学证明、逻辑推理等复杂任务中的表现。该技术在代码生成、金融分析等工程场景中展现出23%-41%的性能提升,其关键技术包括多样性控制、质量过滤和记忆管理。随着与RLAIF等强化学习方法的结合,这种训练范式正在推动大模型向更接近人类思维方式的推理能力进化。

weixin_28686771的博客 402
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