点分治 && Boatherds POJ - 2114

本文介绍了一种处理树形结构中特定路径长度问题的点分治算法,通过重心分解的方法来解决a+b=k的计数问题。文章详细解释了如何通过递归分解树结构并利用排序和双指针技巧高效查找符合条件的节点对。

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

题目大意

求一棵树上是否存在路径长度为K的点对。是的话输出AYE 否则输出NAY

input

6
2 5 3 7 4 1 0
0
5 2 6 3 0
0
0
0
1
8
13
14
0
0

output

AYE
AYE
NAY
AYE
.

ideas

至于输入格式看代码吧,这道题的输入格式真的是一言难尽啊…
和上一道题目差不多,唯一的区别就是这个要处理的是a + b = m的个数,而上一题是要处理的a + b <= m的个数。我觉得点分治其实都差不多,关键要解决的问题就是怎么在合法的时间复杂度里处理出题目要求的东西。

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

const int maxn =1e5 + 100;

struct node {
  int v, w;
};
vector<node> Edge[maxn];
int sonNum[maxn], sonMax[maxn], Node[maxn], dist[maxn];
bool vis[maxn];
int allNode, root, k, ans, cnt;

//sonNum该节点以及该节点子树的节点总个数
//sonMax 子树中最多节点的节点个数
//dist 到当前根的距离
//Node 用来储存所有距离点的数组
//root 重心
//a+b=m 的个数

void getroot(int now, int pre) {
   sonNum[now] = 1; sonMax[now] = 0;
   for(int i = 0; i < Edge[now].size(); i++) {
      int to = Edge[now][i].v;
      if(vis[to] || to == pre) continue;
      getroot(to, now);
      sonNum[now] += sonNum[to];
      sonMax[now] = max(sonMax[now], sonNum[to]);
   }
   sonMax[now] = max(sonMax[now], allNode - sonNum[now]);
   if(sonMax[root] > sonMax[now]) root = now;
}

int num = 0;
void getdist(int now, int pre, int length) {
   dist[now] = length;
   for(int i = 0; i < Edge[now].size(); i++) {
      int to = Edge[now][i].v, w = Edge[now][i].w;
      if(vis[to] || to == pre) continue;
      getdist(to, now, length + w);
   }
   Node[cnt++] = dist[now];
}

int cal(int now, int length) {
   cnt = 0;
   getdist(now, 0, length);

   sort(Node, Node + cnt);

   int num = 0;
   for(int l = 0, r = cnt - 1; l < r;) {
       if(Node[l] + Node[r] == k) {
           if(Node[l] == Node[r]) {
            num += (r - l + 1) * (r - l) / 2;
            break;
           }
           else {
              int i = l, j = r;
              while(Node[i] == Node[l]) i++;
              while(Node[j] == Node[r]) j--;
              num += (i - l) * (r - j);
              l = i, r = j;
           }
       }
       else if(Node[l] + Node[r] < k) l++;
       else r--;
   }
   return num;
}

void solve(int now) {
    ans += cal(now, 0);
    vis[now] = true;

    for(int i = 0; i < Edge[now].size(); i++) {
        int to = Edge[now][i].v, w = Edge[now][i].w;
        if(vis[to]) continue;
        ans -= cal(to, w);
        sonMax[0] = allNode = sonNum[to];
        getroot(to, root = 0);
        solve(root);
    }
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d", &n) && n) {
        for(int i = 0; i <= n; i++) Edge[i].clear();
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            int v, w;
            while(~scanf("%d", &v) && v) {
                scanf("%d", &w);
                Edge[i].push_back((node) {v, w});
                Edge[v].push_back((node) {i, w});
            }
        }


        while(~scanf("%d", &k) && k) {
            ans = 0;
            for(int i = 0; i <= n; i++) vis[i] = false;
            sonMax[0] = allNode = n;
            getroot(1, root = 0);
            solve(root);
            if(ans > 0) printf("AYE\n");
            else printf("NAY\n");
        }
        printf(".\n");
    }
}
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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