POJ Cow Marathon(树的直径)

本文介绍了一种使用树形动态规划求解树直径的有效算法。通过递归地访问每个节点,更新直径值,最终得到整棵树的最大路径长度。代码实现了初始化、添加边和动态规划过程,适用于解决树结构中的直径问题。
/*
问题:求树的直径
方法:树形DP
*/
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 5e4 + 5;
struct edge {
    int to, nex, wi;
} es[N << 1];
bool vis[N];
int head[N], dis[N], c, diameter;
inline void add(int x, int y, int w) {
    c += 1;
    es[c].to = y;
    es[c].nex = head[x];
    es[c].wi = w;
    head[x] = c;
}
void init(int n) {
    c = diameter = 0;
    for(int i = 0; i <= n; i += 1) {
        head[i] = -1;
        vis[i] = false;
        dis[i] = 0;
    }
}
void dp(int u) {
    vis[u] = true;
    for(int i = head[u]; i != -1; i = es[i].nex) {
        int to = es[i].to;
        if(vis[to]) continue;
        dp(to);
        diameter = max(diameter, dis[u] + dis[to] + es[i].wi);
        dis[u] = max(dis[u], dis[to] + es[i].wi);
    }
}
int main() {
    int v, e, x, y, wi;
    char c;
    while(~scanf("%d%d", &v, &e)) {
        init(v);
        for(int i = 0; i < e; i += 1) {
            scanf("%d %d %d %c", &x, &y, &wi, &c);
            add(x, y, wi);
            add(y, x, wi);
        }
        dp(1);
        printf("%d\n", diameter);
    }
    return 0;
}

 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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