牛客网NC26-20.8.4-树

本文解析了NC26算法题,介绍了群员等级、问题等级等关键概念,并提供了Java实现代码。通过深度优先搜索(DFS)算法解决群员间问题解答的计数问题。

题目链接NC26
题意、输入、输出
在这里插入图片描述

代码

import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * 算法交流群
     * @param n int整型 群员个数
     * @param a int整型一维数组 群员的等级
     * @param p int整型一维数组 群友寻求帮助的人
     * @param k int整型一维数组 群友产生的问题等级
     * @return int整型一维数组
     */
    int[] cnt;
    int[] a;
    int[] p;
    public int[] solve (int n, int[] a, int[] p, int[] k) {
        // write code here
        cnt=new int[n];
        this.a=a;
        this.p=p;
        for(int i=0;i<n;i++){
           dfs(i,k[i]);
        }
        return cnt;
    }
    void dfs(int n,int q){
        if(q<=a[n]){
            cnt[n]++;
            return;
        }
        if(n==0){
            return;
        }
        dfs(p[n-1]-1,q);
    }
}

会超时

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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