BZOJ 3631 松鼠的新家

本文介绍了一种利用树形结构进行差分的方法,通过LCA算法优化路径更新操作,实现对树中节点值的有效更新与查询。具体包括树的遍历、LCA求解及从下往上的答案统计。

题意:
有一棵树,n个节点,从a1出发->a2->a3->…->an,(a为一个排列),每经过一个节点时,该节点加一,问最终每个节点的值


思路:
类似差分,lca(u,v)+1,u-1,v-1,从上往下统计答案就可以了

u+1,v+1,lca(u,v)-1,fa[lca[u,v]]-1,从下往上扫描


#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=3e5+100;
const int DEG=20;
struct Edge{
    int to,next;
}e[N*2];
int a[N],ans[N],tot,head[N];

void init(){
    tot=0;
    memset(head,-1,sizeof(head));
}

void addedge(int from,int to){
    e[tot]=(Edge){to,head[from]};
    head[from]=tot++;
}

int fa[N][DEG];
int deg[N],degree[N];

void bfs(int root){
    queue<int>Q;
    deg[root]=0;
    fa[root][0]=0;
    Q.push(root);
    while(!Q.empty()){
        int tmp=Q.front();
        Q.pop();
        for(int i=1;i<DEG;i++)
            fa[tmp][i]=fa[fa[tmp][i-1]][i-1];
        for(int i=head[tmp];i!=-1;i=e[i].next){
            int v=e[i].to;
            if(v==fa[tmp][0])   continue;
            degree[tmp]++;
            deg[v]=deg[tmp]+1;
            fa[v][0]=tmp;
            Q.push(v);
        }
    }
}

int LCA(int u,int v){
    if(deg[u]>deg[v])   swap(u,v);
    int tu=u,tv=v;
    for(int det=deg[v]-deg[u],i=0;det;det>>=1,i++)
        if(det&1)
            tv=fa[tv][i];
    if(tu==tv)  return tu;
    for(int i=DEG-1;i>=0;i--){
        if(fa[tu][i]==fa[tv][i])
            continue;
        tu=fa[tu][i],tv=fa[tv][i];
    }
    return fa[tu][0];
}

void get_ans(int n){
    queue<int>Q;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(degree[i]==0)
            Q.push(i);
    while(!Q.empty()){
        int u=Q.front();
        Q.pop();
        for(int i=head[u];i!=-1;i=e[i].next){
            int v=e[i].to;
            if(v!=fa[u][0]) continue;
            degree[v]--,ans[v]+=ans[u];
            if(degree[v]==0)
                Q.push(v);
        }
    }
}

int main(){
    int n,u,v;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    init();
    for(int i=1;i<n;i++){
        scanf("%d%d",&u,&v);
        addedge(u,v),addedge(v,u);
    }
    bfs(1);
    for(int i=2;i<=n;i++){
        int lca=LCA(a[i],a[i-1]);
        ans[ a[i-1] ]++,ans[ fa[a[i]][0] ]++;
        ans[ fa[lca][0] ]--,ans[ lca ]--;
    }
    get_ans(n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
}
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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