H. Yuezheng Ling and Dynamic Tree

本文介绍了一种解决区间更新与LCA查询问题的方法。利用节点与其父节点的有序关系和莫队分块技巧,将原始问题转化为更简洁的形式。通过预处理得到每个节点到最近块节点的距离,实现高效区间更新及LCA查询。

给出一颗树,知道节点i的父亲是a[i],并保证了a[i]<i。

给出n个询问:

1. l,r区间的节点的a[i] = max(a[i]-x,1)

2.问lca(u,v)

 

 

由于a[i]<i,那么节点和父亲就是有序了。由于是区间询问,可以用莫队分块。

按sqrt(n)分块后,记录每个节点到块的最小节点 f(i) = f(a[i])。这样就相当于把一颗树缩成了sqrt(n)个节点的树了。

更新的时候,对于[l,r]区间,如果是同一个块,则暴力(sqrt(n)),如果不是同一个块,对于两边的区间暴力修改,对于中间的区间,由于覆盖了整个区间,可以比较修改了多少次。

由于一个区间最多拥有sqrt(n)个元素,那么最多修改sqrt(n)次,因为再多就出去了,结果是一样的。但是修改了sqrt(n)次之后,还是要记录修改的次数,因为a被修改了。

修改[l,r]区间时,虽然改的是[l,r]之间的值,但是f的值要全部一起修改,因为有可能会被[l,r]影响到。

查询lca(u,v)的时候,按照lca的爬,不断根据自己的f去爬到对应的块,然后再块内慢慢爬。

 

 

using namespace std;
//int mod = 998244353;
int mod = 1e9+7;

int get_min(int a, int b){
	if(a==-1) return b;
	if(b==-1) return a;
	return min(a,b);
}

int f[N],st[N],ed[N],bl[N];
int a[N];
ll sum[N],add[N];
int n;

int fa(int u){
	return max(a[u]-add[bl[u]],1ll);
}

void update(int l, int r, int x){
	for(int i = l; i <=r; ++i){
		a[i] = max(a[i]-x,1);
	}

	for(int i = st[bl[l]]; i <=ed[bl[r]]; ++i){
		int x = fa(i);
		if(bl[x] != bl[i]) f[i] = i;
		else f[i] = f[x];
	}
}

int main(){
	int q;
	cin>>n>>q;
	for(int i = 1; i <=n; ++i){
		if(i>1)
			cin>>a[i];
		st[i] = n;
		ed[i] = 1;
	}
	int k = sqrt(n);
	for(int i = 1; i<=n; ++i){
		bl[i] = (i-1)/k+1;
		st[bl[i]] = min(st[bl[i]],i);
		ed[bl[i]] = max(ed[bl[i]],i);
		if(bl[a[i]] != bl[i]){
			f[i] = i;
		}
		else {
			f[i] = f[a[i]];
		}
	}
	for(int i = 0; i < q; ++i){
		int t;
		cin>>t;
		if(t==1){
			int l,r,x;
			cin>>l>>r>>x;
			if(bl[l]==bl[r]){
				update(l, r, x);
			}
			else {
				update(l, ed[bl[l]], x);
				update(st[bl[r]], r, x);
				for(int i = bl[l]+1; i < bl[r]; ++i){
					sum[i] += x;
					if(sum[i]-x<=k){
						update(st[i],ed[i],x);
					}
					else {
						add[i] += x;
					}
				}
			}
		}
		else {
			int u,v;
			cin>>u>>v;
			while(f[u]!=f[v]){
				if(f[u]>f[v]) swap(u,v);
				v = fa(f[v]);
			}
			while(u!=v){
				if(u>v) swap(u,v);
				v = fa(v);
			}
			printf("%d\n",u);
		}
	}
}

 

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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