2021牛客多校第七场 F trees 主席树维护dfs序 每个节点都是一个图

这篇博客介绍了如何利用主席树解决树上找到每个节点最深祖先的问题,通过维护以每个节点为根的子树中最深祖先的深度,并在dfs过程中更新答案。博客详细阐述了算法实现,包括添加边、深度优先搜索、主席树的构造和更新过程,以及如何利用主席树的懒惰标记优化空间复杂度。

dfs树1是想到了,也想到了dfs过程中需用记录每一个历史节点的图,感觉空间复杂度太高了就没细想。

dfs树1,假设该节点为u。维护树2以u为根的子树中 为u树1的祖先的节点 中深度最深的,记为h[u]
该节点为树1中链底部的答案是dep[u] - h[u]。

主席树按照树2的dfs序维护每个节点的h。
dfs回退节点的时候直接用主席树中的历史节点即可。
主席树上使用懒标记,能不下放时就不下放。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int N = 300010, M = N * 2, Z = 13000010;

int n;
int h1[N], e1[M], ne1[M], idx1;
int h2[N], e2[M], ne2[M], idx2;
int L[N], R[N], dep[N], tot;
int rt[Z], ls[Z], rs[Z], ma[Z], lazy[Z]; 
int ans;

void add1(int a, int b) {
    e1[idx1] = b, ne1[idx1] = h1[a], h1[a] = idx1 ++;
}
void add2(int a, int b) {
    e2[idx2] = b, ne2[idx2] = h2[a], h2[a] = idx2 ++;
}

void getdfs(int u, int fa) {
    L[u] = ++tot;
    for(int i = h2[u];~i;i = ne2[i]) 
        if(e2[i] != fa) 
            getdfs(e2[i], u);
    R[u] = tot;
}

void pushdown(int rt) {
    if(!ls[rt]) ls[rt] = ++tot;
    if(!rs[rt]) rs[rt] = ++tot;
    if(!lazy[rt]) return ;
    lazy[ls[rt]] = lazy[rs[rt]] = lazy[rt];
    ma[ls[rt]] = ma[rs[rt]] = lazy[rt];
    lazy[rt] = 0;
}

int add(int &rt, int last, int l, int r, int L, int R, int la) {
    rt = ++tot; 
    ma[rt] = la;
    ls[rt] = ls[last];
    rs[rt] = rs[last];
    if(L <= l && r <= R) {
        int re = la - ma[last];
        lazy[rt] = la;
        ls[rt] = rs[rt] = 0;
        return re;
    }
    pushdown(last);
    int m = (l + r) >> 1;
    int y = 1000000000;
    if(L <= m) y = add(ls[rt], ls[last], l, m, L, R, la);
    if(R >= m+1) y = min(y, add(rs[rt], rs[last], m+1, r, L, R, la));
    return y;
}

void dfs(int u, int fa, int la) {
    dep[u] = dep[fa] + 1;
    la = min(la+1, add(rt[u], rt[fa], 1, n, L[u], R[u], dep[u]));
    ans = max(ans, la);
    for(int i = h1[u];~i;i = ne1[i])
        if(e1[i] != fa)
            dfs(e1[i], u, la);
}

int main() {
    int t, a, b;
    scanf("%d", &t);
    while(t --) {
        scanf("%d", &n);
        memset(h1, -1, sizeof h1);
        memset(h2, -1, sizeof h2);
        for(int i = 1;i < n;i ++) {
            scanf("%d%d", &a, &b);
            add1(a, b); add1(b, a);
        }
        for(int i = 1;i < n;i ++) {
            scanf("%d%d", &a, &b);
            add2(a, b); add2(b, a);
        }
        tot = 0, getdfs(1, 0); 
        dep[0] = tot = ans = 0; dfs(1, 0, 0);
        for(int i = 1;i <= tot;i ++) 
            ls[i] = rs[i] = lazy[i] = ma[i] = rt[i] = 0;
        printf("%d\n", ans);
    }
}
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等无人机协同任务场景;②目标是掌握无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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