hdu3887Counting Offspring

本文介绍了一种使用非递归DFS进行图遍历的方法,并结合区间树实现节点访问次数的有效更新与查询。通过具体代码示例展示了如何构建图的数据结构、执行遍历以及维护区间树状态。
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <stack>
using namespace std;
const int N=100005;
int f[N],c[N<<1],s[N<<1],e[N<<1],next[N<<1],n,p,l[N],r[N];
bool vis[N];
void connect(int i,int u,int v){
    next[i]=s[u];//同起点
    s[u]=i;
    e[i]=v;
}
int lowbit(int i){
    return i&-i;
}
void update(int x,int y){
    for(int i=x;i<=(N<<1);i+=lowbit(i) )
        c[i]+=y;
}
int sum(int x){
    int ret=0;
    for(int i=x;i>0;i-=lowbit(i))
        ret+=c[i];
    return ret;
}
void dfs(int root){//非递归
    int cnt=1;//初始化和下面的cnt++还有求f[i]的下标有关系
    stack<int> ss;
    ss.push(root);
    while(!ss.empty()){
        int top=ss.top();
        if(!vis[top]){
            vis[top]=true;//标记
            l[top]=cnt++;//第一次访问
        }
        bool flag=false;
        for(int i=s[top];i;i=next[i]){//枚举下一个节点
            if(!vis[e[i]]){
                flag=true;
                ss.push(e[i]);
                s[top]=next[i];//记录当前点遍历到了第几个邻接点了,返回的时候从这个邻接点开始
                break;
            }
        }
        if(flag)continue;
        if(vis[top]){
            ss.pop();
            r[top]=cnt++;//第二次访问
        }
    }
}
/*
void dfs(int x,int pre){//爆栈
    int tmp=sum(x-1);
    for(int i=s[x];i;i=next[i])
        if(e[i]!=pre){
            update(e[i],1);
            dfs(e[i],x);
    }
    f[x]=sum(x-1)-tmp;
    //r[x]=cnt;
}
*/
int main()
{
    int u,v;
    while(scanf("%d%d",&n,&p)&&(n+p)){
        memset(c,0,sizeof(c));
        memset(next,0,sizeof(next));
        memset(s,0,sizeof(s));
        memset(f,0,sizeof(f));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(int i=1,j=1;i<n;i++){
            scanf("%d%d",&u,&v);
            connect(j++,u,v);
            //connect(j++,v,u);不加的话,wa,,,有自反性,不知哪个为父节点
        }
        dfs(p);
        for(int i=1;i<n;i++){
                printf("%d ",sum(r[i]-1)-sum(l[i]));
                update(l[i],1);////////////////
        }
        cout<<sum(r[n]-1)-sum(l[n])<<endl;
    }
    return 0;
}

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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