Book--LCA)

2014-10-27 16:02:46

LCA的做法不只一种,有朴素,在线倍增,离线tarjan等。

在线倍增:

void Dfs(int p,int pre,int d){
    fa[0][p] = pre;
    dep[p] = d;
    for(int i = first[p]; ~i; i = e[i].next){
        int v = e[i].v;
        if(v == pre) continue;
        dis[v] = dis[p] + e[i].w;
        Dfs(v,p,d + 1);
    }
}
    
void Pre(){
    dis[1] = 0;
    Dfs(1,-1,0);
    for(int k = 0; k + 1 < MAX_LOG; ++k){
        for(int v = 1; v <= n; ++v){
            if(fa[k][v] < 0) fa[k + 1][v] = -1;
            else fa[k + 1][v] = fa[k][fa[k][v]];
        }
    }
}

int Lca(int u,int v){
    if(dep[u] > dep[v]) swap(u,v);
    for(int k = MAX_LOG - 1; k >= 0; --k){
        if((dep[v] - dep[u]) & (1 << k))
            v = fa[k][v];
    }
    if(u == v) return u; //u为v的根
    for(int k = MAX_LOG - 1; k >= 0; --k){
        if(fa[k][u] != fa[k][v]){
            u = fa[k][u];
            v = fa[k][v];
        }
    }
    return fa[0][u]; //u离lca只差一步
}

 

离线tarjan:

 1 int Find(int x){
 2     return fa[x] == x ? x : fa[x] = Find(fa[x]); //并查集find,路径压缩
 3 }
 4 
 5 void Union(int u,int v){
 6     int x = Find(u);
 7     int y = Find(v);
 8     if(x != y)
 9         fa[y] = x; //后者以前者为祖先
10 }
11 
12 void Tarjan(int p){
13     fa[p] = p; //先把遍历到的点p自己加入一个集合
14     for(int i = first[p]; i != -1; i = next[i]){
15         int v = ver[i];
16         Tarjan(v); //遍历子节点
17         Union(p,v); //因为p是其所有子节点的祖先,所以并进集合,并以p为祖先
18     }
19     vis[p] = 1; //表示以p为根的整棵子树已经访问完毕
20     for(int i = 1; i <= n; ++i) if(que[p][i] && vis[i]){
21         cnt[Find(i)] += que[p][i];
22         //询问的是(p,i),如果i已经访问过,那么说明遍历到lca(p,i)时
23         //是先遍历到包含i的子树,再遍历包含p的子树。那么i当前的最祖先节点必然
24         //是p和i的最近公共祖先(因为i的最祖先节点是不断更新的,一旦能发现p点,
25         //那么当前最祖先节点是最近的。)
26 
27         //que[p][i] = que[i][p] = 0;
28         //上句话其实没有必要,因为一对关系只会求一次。每次关系会处理到
29         //两次,必定有一次是只有一个点遍历过,另一个点没有遍历过
30     }
31 }

另外:tarjan里面的写法还有一种,相当于访问到一个点后先查询,然后再遍历以其为根的子树。

 1 void Tarjan(int p){
 2     fa[p] = p;
 3     vis[p] = 1;
 4     for(int i = 1; i <= n; ++i) if(que[p][i] && vis[i]){
 5         cnt[Find(i)] += que[p][i];
 6     }
 7     for(int i = first[p]; i != -1; i = next[i]){
 8         int v = ver[i];
 9         Tarjan(v);
10         Union(p,v);
11     }
12 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/naturepengchen/articles/4054438.html

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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