洛谷P9745 「KDOI-06-S」树上异或

闲话

本以为不可做,但后来才发现是动态规划做少了。

正文

首先,看到这一道题,就发现是计数,但是二进制的话是不好用数学方法,考虑 dp。

第一步,设计状态。怎样才能既能找到答案又能转移呢?对于树上一个节点来说,我们其实只要知道当前连通块的权值与子树内其他的连通块权值之和就行了。因为在一个个儿子转移之时,当前节点连通块的权值会时时变化,所以要单独维护,此时就能从儿子节点是否是同一个连通块转移即可,这个状态的正确性就是知道当前连通块权值,存了其他连通块权值乘积的和,就能描述了,此时状态为 dpi,jdp_{i,j}dpi,j 表示以 iii 为根,当前节点连通块权值为 jjj 的其他连通块的权值和。但是这是平方的,但很多时候二进制可以拆位维护。那么每个点,存一下当前连通块每一位的状态即可,当我们记录了子树权值总和时,每个二进制位的转移便互不影响,此时就可转移了,此时状态为 dpi,j,kdp_{i,j,k}dpi,j,k 表示以 iii 为根,当前节点连通块权值第 jjj 位状态为 kkk 的其他连通块的权值和。

第二步,转移。这一步不难,且其他题解已讲解的十分详细,就不加赘述了。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
const int mod=998244353;
int f[500005][61][2],dp[500005],a[500005];
vector<int> g[500005];
void dfs(int cur){
    for(int i=0;i<=60;i++){
        if(a[cur]&(1ll<<i)){
            f[cur][i][1]=1;
        }else{
            f[cur][i][0]=1;
        }
    }
    for(int i=0;i<g[cur].size();i++){
        dfs(g[cur][i]);
    }
    for(int wei=0;wei<=60;wei++){
        for(int i=0;i<g[cur].size();i++){
            int v=g[cur][i];
            int y0=f[cur][wei][0],y1=f[cur][wei][1];
            f[cur][wei][0]=(1ll*y0*(f[v][wei][0]+dp[v])+1ll*y1*(f[v][wei][1]))%mod;
            f[cur][wei][1]=(1ll*y0*(f[v][wei][1])+1ll*y1*(f[v][wei][0]+dp[v]))%mod;
        }
    }
    for(int i=0;i<=60;i++){
        dp[cur]+=1ll*(1ll<<i)%mod*f[cur][i][1];
        dp[cur]%=mod;
    }
    
}
signed main(){
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cin>>a[i];
    }
    for(int i=2;i<=n;i++){
        int fa;
        cin>>fa;
        g[fa].push_back(i);
    }
    dfs(1);
    cout<<dp[1];
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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