模板积累——LCA

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 80080;
const int MAXQ = 20020;
 
int father[MAXN],Head[MAXN],QHead[MAXN],Dist[MAXN];
 
struct EdgeNode
{
    int to;
    int next;
    int lca;
}Edges[MAXN];
 
EdgeNode QEdges[MAXN];
 
int find(int x)
{
    if(x != father[x])
        father[x] = find(father[x]);
    return father[x];
}
 
bool vis[MAXN];
 
void LCA(int u)
{
    father[u] = u;
    vis[u] = true;
    for(int k = Head[u]; k != -1; k = Edges[k].next)
    {
        if(!vis[Edges[k].to])
        {
            Dist[Edges[k].to] = Dist[u] + Edges[k].lca;
            LCA(Edges[k].to);
            father[Edges[k].to] = u;
        }
    }
 
    for(int k = QHead[u]; k != -1; k = QEdges[k].next)
    {
        if(vis[QEdges[k].to])
        {
            //QEdges[k].lca = find(QEdges[k].to);
            QEdges[k].lca = Dist[u] + Dist[QEdges[k].to] - 2*Dist[find(QEdges[k].to)];
            QEdges[k^1].lca = QEdges[k].lca;
        }
    }
}
 
int main()
{
    int N,M,K,u,v,w,a,b;
    char s;
    while(~scanf("%d%d",&N,&M))
    {
        memset(father,0,sizeof(father));
        memset(Head,-1,sizeof(Head));
        memset(QHead,-1,sizeof(QHead));
        memset(vis,false,sizeof(vis));
        memset(Edges,0,sizeof(Edges));
        memset(QEdges,0,sizeof(QEdges));
        memset(Dist,0,sizeof(Dist));
        int id = 0;
        for(int i = 0; i < M; ++i)
        {
            scanf("%d%d%d %c",&u,&v,&w,&s);
            Edges[id].to = v;
            Edges[id].lca = w;
            Edges[id].next = Head[u];
            Head[u] = id++;
            Edges[id].to = u;
            Edges[id].lca = w;
            Edges[id].next = Head[v];
            Head[v] = id++;
        }
        scanf("%d",&K);
        int iq = 0;
        for(int i = 0; i < K; ++i)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            QEdges[iq].to = b;
            QEdges[iq].next = QHead[a];
            QHead[a] = iq++;
            QEdges[iq].to = a;
            QEdges[iq].next = QHead[b];
            QHead[b] = iq++;
        }
        LCA(1);
        for(int i = 0; i < iq; i+=2)
            printf("%d\n",QEdges[i].lca);
    }
 
    return 0;
}
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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