【codevs 1519】过路费

本文介绍了一种基于最小生成树的LCA算法实现思路,该算法主要用于解决路径上的最大值问题。通过Kruskal算法构造最小生成树,并利用DFS进行预处理,最终通过LCA查询找到路径上的最大值。

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

思想与货车运输一致。只不过是在最小生成树上搞lca维护最大值

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,m,times;
const int maxn=50000+5;
int cnt=0,tot=0,first[maxn],next[maxn<<1];
int fa[maxn][35],pa[maxn],rank[maxn];
int deep[maxn],coss[maxn][35];
struct edge
{
    int f,t,v;
}es[maxn<<1],ess[maxn<<1];//图存es,树存ess 
void build(int f,int t,int v) 
{
    ess[++tot]=(edge){f,t,v};
    next[tot]=first[f];
    first[f]=tot;
    return;
}
bool cmp(edge a,edge b)
{
    return a.v<b.v;
}
int find(int x)
{
    return pa[x]==x?x:pa[x]=find(pa[x]);
}
void merge(int x,int y)
{
    if(rank[x]==rank[y]) 
    {
        pa[x]=y;
        rank[y]++;
    }
    else if(rank[x]>rank[y]) pa[y]=x;
    else pa[x]=y;
}
void kruskal()
{
    sort(es+1,es+1+cnt,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
       pa[i]=i;
       rank[i]=0;
    }
    for(int i=1;i<=cnt;i++)
    {
        int x=find(es[i].f),y=find(es[i].t);
        if(x!=y) 
        {
            merge(x,y);
            build(es[i].f,es[i].t,es[i].v);
            build(es[i].t,es[i].f,es[i].v);
        }
    }
    return;
}
void dfs(int x,int y)
{
    for(int i=first[x];i;i=next[i])
    {
        int at=ess[i].t,av=ess[i].v;
        if(at==y) continue;
        fa[at][0]=x;
        coss[at][0]=av;
        deep[at]=deep[x]+1;
        dfs(at,x);
    }
    return;
} 
void make_lca()
{
    for(int i=1;i<=log2(n);i++)
      for(int j=1;j<=n;j++)
      {
        fa[j][i]=fa[fa[j][i-1]][i-1];
        coss[j][i]=max(coss[j][i-1],coss[fa[j][i-1]][i-1]);
      }
      return;
}
int lca(int x,int y)
{
    if(deep[x]<deep[y]) swap(x,y);
    for(int i=log2(n);i>=0;i--)
    {
        if(deep[fa[x][i]]>=deep[y]) x=fa[x][i];
    }
    if(x==y) return x;
    for(int i=log2(n);i>=0;i--)
    {
        if(fa[x][i]!=fa[y][i])
          x=fa[x][i],y=fa[y][i];
    }
    return fa[x][0];
}
int ask(int a,int b)
{
    int ans=0;
    for(int i=log2(n);i>=0;i--)
    {
        if(deep[fa[a][i]]>=deep[b]) 
        {
            ans=max(ans,coss[a][i]);
            a=fa[a][i];
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{
    memset(coss,0,sizeof(coss));
    scanf("%d%d",&n,&m);
    int x,y,z;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
        es[++cnt]=(edge){x,y,z};//cnt:图的边数 
        es[++cnt]=(edge){y,x,z};
    }
    kruskal();
    dfs(1,1);
    make_lca();
    scanf("%d",&times);
    int ans;    
    while(times--)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        if(find(x)!=find(y)) cout<<-1<<endl;
        else 
        {
            int LCA=lca(x,y);
            ans=max(ask(x,LCA),ask(y,LCA));
            cout<<ans<<endl;
        }
    }
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值