约会 倍增lca

题意:一棵树,给两个点,求树上有多少点到他俩距离相等

倍增lca,分好多情况讨论。。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define N 100500
using namespace std;
int e=1,head[N];
struct edge{
    int u,v,next;
}ed[2*N];
void add(int u,int v){
    ed[e].u=u;ed[e].v=v;
    ed[e].next=head[u];
    head[u]=e++;
}
int n,m;
int dep[N],fa[N][22],size[N];
void dfs(int x){
    size[x]=1;
    for(int i=1;(1<<i)<=dep[x];i++)
        fa[x][i]=fa[fa[x][i-1]][i-1];
    for(int i=head[x];i;i=ed[i].next){
        int v=ed[i].v;
        if(v==fa[x][0])continue;
        fa[v][0]=x;dep[v]=dep[x]+1;
        dfs(v); 
        size[x]+=size[v];
    }
}
int getlca(int x,int y){
    if(dep[x]<dep[y])swap(x,y);
    for(int i=20;~i;i--)
        if(dep[fa[x][i]]>=dep[y]){
            x=fa[x][i];
        }
    if(x==y) return x;
    for(int i=20;~i;i--)
        if(fa[x][i]!=fa[y][i]){
            x=fa[x][i];y=fa[y][i];
        }
    return fa[x][0];
}
int find(int x,int y){
    int d=dep[x]-y;
    for(int i=20;~i;i--)
        if(dep[fa[x][i]]>=d)
            x=fa[x][i];
    return x;
}
int main(){
    scanf("%d",&n);int u,v;
    for(int i=1;i<n;i++){
        scanf("%d%d",&u,&v);
        add(u,v);add(v,u);
    }
    dep[1]=1;fa[1][0]=0;
    dfs(1);
    scanf("%d",&m);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        scanf("%d%d",&u,&v);
        if(u==v){printf("%d\n",n);continue;}
        if(dep[u]>dep[v])swap(u,v);
        int lca=getlca(v,u),mid,len;
        if(lca==u){
            len=dep[v]-dep[u];
            if(len%2==1){printf("%d\n",0);continue;}
            else{
                mid=find(v,len/2);
                printf("%d\n",size[mid]-size[find(v,dep[v]-dep[mid]-1)]);
                continue;
            }
        }
        len=dep[u]+dep[v]-2*dep[lca];
        if(len%2==1){printf("%d\n",0);continue;}
        else{
            mid=find(v,len/2);
            if(mid==lca){
                printf("%d\n",n-size[find(u,dep[u]-dep[lca]-1)]-size[find(v,dep[v]-dep[lca]-1)]);
                continue;
            }
            else{
                printf("%d\n",size[mid]-size[find(v,dep[v]-dep[mid]-1)]);
                continue;
            }
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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