hdu 3966 树链剖分(坑内存)

本文详细介绍了如何使用树链剖分结合树状数组解决HDU 3966问题,通过代码实现展示了节点更新和查询操作的具体过程。
//hdu 3966 树链剖分+树状数组(节点)
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <vector>
#define lowbit(x) ((x)&(-x))
#define LL long long
#define maxn 50005
using namespace std;
int top[maxn],fa[maxn],son[maxn],siz[maxn],dep[maxn],s[maxn],n,v[maxn],t[maxn],z;
vector<int> g[maxn];

inline void add (int x, int v) {
    while (x <= n) {
        t[x] += v;
        x += lowbit(x);
    }
}

inline void add (int l, int r, int v) {
    add(l, v);
    add(r+1, -v);
}

inline int query (int x) {
    int ret = 0;
    while (x) {
        ret += t[x];
        x -= lowbit(x);
    }
    return ret;
}

void change(int a,int b,int c)
{
    int aa=top[a],bb=top[b];
    while(aa!=bb)
    {
        if(dep[aa]<dep[bb])
        {
            swap(aa,bb);
            swap(a,b);
        }
        add(s[aa],s[a],c);
        a=fa[aa];
        aa=top[a];
    }
    if(dep[a]<dep[b])
       swap(a,b);
    add(s[b],s[a],c);
}

void dfs(int a,int b,int c)
{
    siz[a]=1;
    dep[a]=c;
    son[a]=0;
    fa[a]=b;
    for(int i=0;i<g[a].size();i++)
    {
        int j=g[a][i];
        if(j==b)
            continue;
        dfs(j,a,c+1);
        siz[a]+=siz[j];
        if(siz[j]>siz[son[a]])
           son[a]=j;
    }
}
/*void dfs(int a,int b)
{
    siz[a]=1;
    for(int i=0;i<g[a].size();i++)
    {
        int j=g[a][i];
        if(j==b)
            continue;
        fa[j]=a;
        dep[j]=dep[a]+1;
        dfs(j,a);
        siz[a]+=siz[j];
        if(siz[j]>siz[son[a]])
           son[a]=j;
    }

}*/
//不知道为什么这种写法会爆内存,不科学
void build(int a,int b)
{
    s[a]=++z;
    top[a]=b;
    if(son[a])
        build(son[a],b);
    for(int i=0;i<g[a].size();i++)
    {
        int j=g[a][i];
        if(j==son[a]||j==fa[a])
           continue;
        build(j,j);
    }
}

int main () {
    int m,q;
    //freopen("d:\\in.txt","r",stdin);
    while (scanf("%d%d%d", &n, &m, &q) == 3) {
        z=0;
        memset(t, 0, sizeof(t));
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            scanf("%d", &v[i]);
            g[i].clear();
        }

        int a, b, c;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            scanf("%d%d", &a, &b);
            g[a].push_back(b);
            g[b].push_back(a);
        }
        dfs(1,-1,0);
        //dfs(1, -1);
        build(1, 1);
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            add(s[i],s[i],v[i]);
        char op[5];
        while (q--) {
            scanf("%s%d", op, &a);
            if (op[0] == 'Q')
                printf("%d\n", query(s[a]));
            else {
                scanf("%d%d", &b, &c);
                if (op[0] == 'D') c = -c;
                change(a, b, c);
            }
        }
    }
    return 0;
}

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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