【洛谷_P3379】【模板】最近公共祖先(LCA)

本文详细介绍了一种用于解决最近公共祖先(LCA)问题的高效算法。通过预处理建立稀疏矩阵,实现快速查找任意两点间的最近公共祖先。适用于多叉树结构,通过深度优先搜索(DFS)初始化数据结构,再利用二进制提升(Binary Lifting)技巧,达到O(log N)的查询复杂度。

【模板】最近公共祖先(LCA)


题目描述

如题,给定一棵有根多叉树,请求出指定两个点直接最近的公共祖先。

输入格式

第一行包含三个正整数 N,M,S,分别表示树的结点个数、询问的个数和树根结点的序号。

接下来 N-1 行每行包含两个正整数 x, yx,y,表示 x 结点和 y 结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树)。

接下来 M 行每行包含两个正整数 a, b,表示询问 a 结点和 b 结点的最近公共祖先。

输出格式

输出包含 M 行,每行包含一个正整数,依次为每一个询问的结果。

输入输出样例

输入 #1

5 5 4
3 1
2 4
5 1
1 4
2 4
3 2
3 5
1 2
4 5

输出 #1

4
4
1
4
4

解题思路

LCA模板题,不解释

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

int n,m,s;
int tot,hd[5000010];
int dep[5000010],f[5000010][20];

struct abc{
	int to,next;
}b[5000010];

void add(int x,int y)
{
	b[++tot]=(abc){y,hd[x]};
	hd[x]=tot;
}

int lca(int x,int y)
{
	if(dep[x]>dep[y])
		swap(x,y);
	int cnt=dep[y]-dep[x],k=19,t=1<<k;
	while(cnt)
	{
		if(cnt>=t)
			y=f[y][k],cnt-=t;
		k--;
		t/=2;
	}
	if(x==y) return x;
	k=19;
	while(k>=0)
	{
		if(f[x][k]!=f[y][k])
		{
			x=f[x][k];
			y=f[y][k];
		}
		k--;
	}
	return f[x][0];
}

void dfs(int x,int fa)
{
	f[x][0]=fa;
	dep[x]=dep[fa]+1;
	for(int i=hd[x];i;i=b[i].next)
	{
		int y=b[i].to;
		if(y==fa)
			continue;
		dfs(y,x);
	}
}



int main()
{
	cin>>n>>m>>s;
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		add(x,y);
		add(y,x);
	}
	dfs(s,0);
	for(int j=1;j<20;j++)
		for(int i=1;i<=n;i++)
			f[i][j]=f[f[i][j-1]][j-1];
	while(m--)
	{
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		cout<<lca(x,y)<<endl;
	}
	return 0;
}
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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