牛客网NC45、NC43-7.29-树、树

牛客网算法解析
本文深入解析了牛客网上的两道算法题目:NC45和NC43,详细介绍了树形结构的遍历和反转操作,以及如何通过判断反转的奇偶性来解决实际问题。文章提供了Java和C++两种语言的实现代码,并对比了它们在牛客网平台上的运行情况。

链接牛客网NC45
题意、输入、输出
在这里插入图片描述
分析:树。。图比较好
思路:写就完了,但令人难受的是,为什么qi的值要判断。。
代码

import java.util.*;
 
 
public class Solution {
    /**
     * 扩散
     * @param n int整型
     * @param m int整型
     * @param u int整型一维数组
     * @param v int整型一维数组
     * @param q int整型一维数组
     * @return int整型一维数组
     */
    public int[] solve (int n, int m, int[] u, int[] v, int[] q) {
        // write code here
        int[] res=new int[n];
        int[] crush=new int[n];
        for(int i=0;i<m;i++){
            if(q[i]<=0||q[i]>n)continue;
            res[q[i]-1]++;
            crush[q[i]-1]++;
        }
        for(int i=0;i<n-1;i++){
            res[u[i]-1]+=crush[v[i]-1];
            res[v[i]-1]+=crush[u[i]-1];
        }
        return res;
    }
}

NC43
链接
牛客网NC43
题意、输入、输出
在这里插入图片描述
分析:树的遍历,偶数次反转等于没有反转
思路:通过反转的奇偶来判断是否反转,只记录开始反转的根节点,统计所有反转后从根开始反转,如果一个节点要反转,将反转的信号向下传递。
代码
一样的写法,c++能过,java不能,为啥。。。
java:

import java.util.*;
 
 
public class Solution {
    /**
     * 魔力转圈圈
     * @param n int整型
     * @param m int整型
     * @param l int整型一维数组
     * @param r int整型一维数组
     * @param k int整型一维数组
     * @return int整型一维数组
     */
    public int cnt=0;
    public void dfs(int x,int[] ans,boolean[] isRo,int[] l,int[] r){
        if(isRo[x]){
            if(r[x]!=0){
                isRo[r[x]-1]=!isRo[r[x]-1];
                dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
            ans[cnt++]=x+1;
            if(l[x]!=0){
                isRo[l[x]-1]=!isRo[l[x]-1];
                dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
        }else{
            if(l[x]!=0)dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            ans[cnt++]=x+1;
            if(r[x]!=0)dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
        }
    }
    public int[] solve (int n, int m, int[] l, int[] r, int[] k) {
        // write code here
        boolean[] isRo=new boolean[n];
        Arrays.fill(isRo,false);
        for(int i=0;i<m;i++){
            isRo[k[i]-1]=!isRo[k[i]-1];
        }
        int[] ans=new int[n];
        dfs(0,ans,isRo,l,r);
        return ans;
    }

c++:

class Solution {
public:
    /**
     * 魔力转圈圈
     * @param n int整型 
     * @param m int整型 
     * @param l int整型vector 
     * @param r int整型vector 
     * @param k int整型vector 
     * @return int整型vector
     */
    void dfs(int x,vector<int>& ans,bool isRo[],vector<int>& l,vector<int>& r){
        if(isRo[x]){
            if(r[x]!=0){
                isRo[r[x]-1]=!isRo[r[x]-1];
                dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
            ans.push_back(x+1);
            if(l[x]!=0){
                isRo[l[x]-1]=!isRo[l[x]-1];
                dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
        }
        else {
            if(l[x]!=0)dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            ans.push_back(x+1);
            if(r[x]!=0)dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
        }
    }
    vector<int> solve(int n, int m, vector<int>& l, vector<int>& r, vector<int>& k) {
        // write code here
        bool isRo[n];
        memset(isRo,false,sizeof(isRo));
        for(int i=0;i<m;i++){
            isRo[k[i]-1]=!isRo[k[i]-1];
        }
        vector<int> ans;
        dfs(0,ans,isRo,l,r);
        return ans;
    }
};


在这里插入图片描述

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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