HDU 2586 倍增求LCA模板

本文详细介绍了如何使用LCA算法解决树结构中任意两点间距离的问题,通过预处理f数组和进行状态转移,实现快速查询。文章提供了完整的C++代码示例,包括邻接表存储边、广度优先搜索初始化、LCA求解等关键步骤。

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

There are n houses in the village and some bidirectional roads connecting them. Every day peole always like to ask like this "How far is it if I want to go from house A to house B"? Usually it hard to answer. But luckily int this village the answer is always unique, since the roads are built in the way that there is a unique simple path("simple" means you can't visit a place twice) between every two houses. Yout task is to answer all these curious people.

Input

First line is a single integer T(T<=10), indicating the number of test cases. 
  For each test case,in the first line there are two numbers n(2<=n<=40000) and m (1<=m<=200),the number of houses and the number of queries. The following n-1 lines each consisting three numbers i,j,k, separated bu a single space, meaning that there is a road connecting house i and house j,with length k(0<k<=40000).The houses are labeled from 1 to n. 
  Next m lines each has distinct integers i and j, you areato answer the distance between house i and house j.

Output

For each test case,output m lines. Each line represents the answer of the query. Output a bland line after each test case.

Sample Input

2
3 2
1 2 10
3 1 15
1 2
2 3

2 2
1 2 100
1 2
2 1

Sample Output

10
25
100
100

题意:给n个节点的树,求任意二点的距离;         假设求x,y,二点的距离   x,y的LCA为r  根节点为1(树,任意点可以做根)

画个图知道    dis(x,y)=dis(1,x)+dis(1,y)-2*dis(1,r),    不废话了,目的就是要在lon(n)求LCA

 

f(x,k)表示 x向根节点走 2的k次方的 祖先节点,f数组要保存 x的所有2次方节点  1,2,4,8其他不保存;

f(x,0)表示x的父亲节点 (显然,向根节点走1步)      f(x,k)=0,表示x的2的k次方祖先不存在;k属于  [1,logn]

f[x][k]=f[f[x][k-1][k-1] 状态转移方程    假设k==2          x向根节点走4步   =    x向跟节点走2步的那个节点 再向根节点走2步

因为  f[x][k-1]  是x的祖先,那么 f[x][k-1]肯定被更新过   
 

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d[i]表示i的深度,  dis[i] 表示到1节点的距离    

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int len=4e4+5;
int g,tot;
int head[len*2],nex[len*2],ver[len*2],val[len*2];
void add(int u,int v,int w)//邻接表存边 
{
	tot++;
	ver[tot]=v;val[tot]=w;
	nex[tot]=head[u];head[u]=tot;
}
int d[len],dis[len];
int f[len][20];
queue<int>qu;
void bfs()
{
	while(qu.size())qu.pop();
	d[1]=1;
	qu.push(1);
	while(qu.size())
	{
		int u=qu.front();qu.pop();
		for(int i=head[u];i;i=nex[i])
		{
			int v=ver[i],w=val[i];
			if(!d[v])
			{
				dis[v]=dis[u]+w;
				d[v]=d[u]+1;
				f[v][0]=u;
				qu.push(v);
				for(int j=1;j<=g;++j)//  更新  v节点所有 的  2 次方祖先   
					f[v][j]=f[f[v][j-1]][j-1];
			}
		}
	}
}
int lca(int x,int y)
{
	if(d[x]>d[y])swap(x,y);//保证y的深度大于  x的深度 
	for(int i=g;i>=0;--i)
		if(d[f[y][i]]>=d[x])y=f[y][i];  //  这个操作保证  x  和 yy  在同一深度     请画图理解 
	if(x==y)return x;   //x和y在同一条链上 
	for(int i=g;i>=0;--i)
		if(f[x][i]!=f[y][i])x=f[x][i],y=f[y][i];//求Lca            请画图理解    
	return f[x][0];
}
int main()
{
	int t;
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		int n,q;
		tot=0;
		memset(head,0,sizeof(head));
		memset(dis,0,sizeof(dis));
		memset(f,0,sizeof(f));
		memset(d,0,sizeof(d));
		scanf("%d%d",&n,&q);
		g=int(log(n)/log(2))+1;
		for(int i=1;i<n;++i)
		{
			int u,v,w;
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			add(u,v,w);
			add(v,u,w);
		}
		bfs();
		while(q--)
		{
			int x,y;
			scanf("%d%d",&x,&y);
			int r=lca(x,y);
			printf("%d\n",dis[x]+dis[y]-2*dis[r]);
		}
	}
}

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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