GYM 101755 I.Guess the Tree(构造)

本文介绍了一种在限定查询次数内通过询问节点间最短距离来重构未知完全二叉树的方法。通过巧妙地选择查询策略,算法能够高效确定树的结构及各节点间的父子关系。

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

Description

已知有一棵高度为hh的完全二叉树,节点数即为n=2h1,每次可以查询树上两个点的最短距离,要求在至多2.5hn2.5⋅h⋅n次查询内还原该棵树

Input

第一行一整数nn,保证n+122的整数次幂,每次查询后会输出查询的两个点的最短距离(1n1023)

Output

每次查询输出? u v? u v表示查询树上两点u,vu,v之间的最短距离,还原好该棵树后输出! fa[1] ... fa[n]! fa[1] ... fa[n],其中fa[i]fa[i]表示ii节点的父亲节点,定义根节点的父亲节点为0

Sample Input

3

1

1

Sample Output

? 1 2

? 2 3

! 2 0 2

Solution

首先固定一个点,然后查询n1n−1次表示其他n1n−1个点到该点的距离,其中最远点xx必然为一个叶子节点,然后查询其他点到x的距离dis1[i]dis1[i],如果某个dis1[y]=2h2dis1[y]=2h−2,说明yyx是根节点的两棵不同子树的叶子节点,然后查询所有节点到yy的距离dis2[i],如果dis1[i]=dis2[i]dis1[i]=dis2[i]说明ii是根节点,如果dis1[i]<dis2[i]说明ii节点和x在同一棵子树,否则说明ii节点和y在同一棵子树,以此可以把点分成根节点,左子树和右子树然后递归下去即可,注意到第一次计算时,只要dis1[i]=2h2dis1[i]=2h−2dis2[i]=2h2dis2[i]=2h−2即说明ii节点是叶子节点,以此标记所有叶子节点,那么之后的递归中就不用查询n1次找叶子了,总查询数2(h1)n+n2(h−1)n+n

Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>P;
const int INF=0x3f3f3f3f,maxn=1025;
int n,a[maxn],fa[maxn],vis[maxn],dis1[maxn],dis2[maxn];
vector<int>v1,v2;
int Solve(int l,int r,int h)
{
    if(l==r)return a[l];
    int x,y,root;
    if((1<<h)==n+1)
    {
        int dis=0,temp;
        for(int i=l+1;i<=r;i++)
        {
            printf("? %d %d\n",a[l],a[i]);
            cout.flush();
            scanf("%d",&temp);
            if(temp>dis)dis=temp,x=a[i];
        }
        vis[x]=1;
    }
    else 
    {
        for(int i=l;i<=r;i++)
            if(vis[a[i]])
            {
                x=a[i];
                break;
            }
    }
    for(int i=l;i<=r;i++)
        if(a[i]!=x)
        {
            printf("? %d %d\n",a[i],x);
            cout.flush();
            scanf("%d",&dis1[a[i]]);
            if(dis1[a[i]]==2*h-2)y=a[i];
        }
    v1.clear();v2.clear();
    v1.push_back(x);
    v2.push_back(y);
    for(int i=l;i<=r;i++)
        if(a[i]!=x&&a[i]!=y)
        {
            printf("? %d %d\n",a[i],y);
            cout.flush();
            scanf("%d",&dis2[a[i]]);
            if(dis1[a[i]]==dis2[a[i]])root=a[i];
            else if(dis1[a[i]]<dis2[a[i]])v1.push_back(a[i]);
            else v2.push_back(a[i]);
        }
    if((1<<h)==n+1)
    {
        vis[y]=1;
        for(int i=l;i<=r;i++)
            if(a[i]!=x&&a[i]!=y&&(dis1[a[i]]==2*h-2||dis2[a[i]]==2*h-2))
                vis[a[i]]=1;
    }
    int mid=l+v1.size()-1;
    for(int i=0,j=l;i<v1.size();i++,j++)a[j]=v1[i];
    for(int i=0,j=mid+1;i<v2.size();i++,j++)a[j]=v2[i];
    fa[Solve(l,mid,h-1)]=root;
    fa[Solve(mid+1,r-1,h-1)]=root;
    return root;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    if(n==1)printf("! 0\n");
    else
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=i;
        int h=1;
        while((1<<h)<n+1)h++;
        fa[Solve(1,n,h)]=0;
        printf("! ");
        for(int i=1;i<=n;i++)printf("%d%c",fa[i],i==n?'\n':' ');
    }
    return 0;
}
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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