数据结构--LCA--DFS+RMQ--zoj3195 Design the city

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)与区间最小值查询(RMQ)实现最近公共祖先(LCA)问题的高效算法。通过构建E数组来记录遍历过程中的节点,并利用ST表进行RMQ预处理,最终快速找到两节点间的LCA。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

用DFS和RMQ实现LCA步骤:

1.E[1]..E[2n-1]表示dfs的过程中经历的所有点

2.id[i]表示点i在E[]中第一次出现的位置,即在dfs中第一次出现的位置

3.任意2点x,y的LCA就是id[x]...id[y]区间中,深度最小的那个点,使用RMQ预处理即可。

ps:

1.E[..]和ST[..][20]都要开2 * n


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>
using namespace std;
const int maxn = 5e4 + 5;
int n;
 int a,b,c;
struct edge{
    int v,w,next;
}es[maxn * 2];//双向边
int head[maxn],cnt = 0;
int id[maxn];
int te = 1;
int dep[maxn];

int E[maxn * 2];//E[1]...E[2n-1]记录dfs路径
int ST[maxn * 2][20];//根据E[i]进行预处理,所以也要开2倍

void addedge(int u,int v,int w)
{
    es[cnt].v = v;
    es[cnt].w = w;
    es[cnt].next = head[u];
    head[u] = cnt ++;
}

void dfs(int u,int f)
{
    E[te ++] = u;
    for (int i = head[u]; i != -1; i = es[i].next) {
        edge &e = es[i];
        int v = e.v;
        if(v == f) continue;
        if(dep[v] == -1){
            dep[v] = dep[u] + e.w;
            
            dfs(v,u);
            E[te ++] = u;
            
        }
    }
}

void init_ST()
{
    for(int i = 1;i <= n * 2 - 1;i ++) ST[i][0] = E[i];//
    for(int j = 1;(1 << j) <= n * 2 - 1;j ++){
        for(int i = 1;i + (1 << j) - 1 <= n * 2 - 1;i ++){
            int x = ST[i][j - 1],y = ST[i + (1 << (j - 1))][j - 1];
            if(dep[x] < dep[y]) ST[i][j] = x;
            else ST[i][j] = y;
        }
    }
}
int query(int l,int r)
{
    if(l > r) swap(l, r);
    int k = 0;
    while(1 << (k + 1) <= r - l + 1) k ++;
    int x = ST[l][k],y = ST[r - (1 << k) + 1][k];
    if(dep[x] < dep[y]) return x;
    else return y;
}
int lca(int x,int y)
{
    int a = query(id[x],id[y]);
    return dep[x] - dep[a] + dep[y] - dep[a];
}
void init(int n)
{
    memset(head, -1, sizeof(head));
    cnt = 0;
    memset(id,-1,sizeof(id));
    memset(dep, -1, sizeof(dep));
    te = 1;
    memset(ST, 0, sizeof(ST));
    memset(E, 0, sizeof(E));
}
bool fg = 0;
int main()
{
    while( scanf("%d",&n) != EOF){
        if(fg) printf("\n");
        fg = 1;

    init(n);
    for(int i = 0;i < n - 1;i ++){
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        addedge(a,b,c);
        addedge(b, a, c);
    }
    dep[0] = 0;
    dfs(0, -1);
    E[te ++] = 0;
    for (int i = 1; i <= 2 * n - 1; i ++) {
        if(id[E[i]] == -1 ) id[E[i]] = i;
    }
    init_ST();
    int q;scanf("%d",&q);
    while(q --){
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        printf("%d\n",(lca(a,b) + lca(a,c) + lca(b,c)) / 2);
    }
    }
    return 0;
}

 

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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