RQNOJ 28 LCA问题

本文探讨了一种解决在复杂网络环境中宠物相遇问题的方法,通过构建网络模型并使用深度优先搜索算法,找出两只宠物最早相遇的节点。适用于大规模网络环境下的路径优化问题。

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题目:[Stupid]愚蠢的宠物

问题编号:28

题目描述

背景
大家都知道,sheep有两只可爱的宠物(一只叫神牛,一只叫神菜)。有一天,sheep带着两只宠物到狗狗家时,这两只可爱的宠物竟然迷路了……

描述
狗狗的家因为常常遭到猫猫的攻击,所以不得不把家里前院的路修得非常复杂。狗狗家前院有N个连通的分叉结点,且只有N-1条路连接这N个节点,节点的编号是1-N(1为根节点)。sheep的宠物非常笨,他们只会向前走,不会退后(只向双亲节点走),sheep想知道他们最早什么时候会相遇(即步数最少)。

N的范围《=1000000

输入格式

第1行:一个正整数N,表示节点个数。
第2~N行:两个非负整数A和B,表示A是B的双亲。(保证A,B<=n)
第N+1行:两个非负整数A和B,表示两只宠物所在节点的位置。(保证A,B<=n)

输出格式

输出他们最早相遇的节点号。

样例输入

10 1 2 1 3 1 4 2 5 2 6 3 7 4 8 4 9 4 10 3 6

样例输出

1

这个题是非常裸的LCA问题。我本来想用RMQ来写的

但是突然发现询问只有一次。。FT。。

所以其实暴力的O(n)枚举是最快的啦。。因为RMQ还要初始化,初始化的时间都比这个长了。

我的代码:

#include<stdio.h> #include<string.h> #include<vector> #include<algorithm> #define maxn 1000005 using namespace std; vector<int>map[maxn]; int pos[maxn]; int deep[2*maxn]; int eular[2*maxn]; bool used[maxn]; int n,num; void init() { int i; for(i=0;i<=n;i++) { map[i].clear(); pos[i]=-1; used[i]=false; } num=0; } void dfs(int root,int dep) { int i; used[root]=true; eular[num]=root; deep[num]=dep; num++; for(i=0;i<map[root].size();i++) { if(!used[map[root][i]]) { dfs(map[root][i],dep+1); eular[num]=root; deep[num]=dep; num++; } } } int main() { int i,a,b; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { init(); for(i=1;i<=n-1;i++) { scanf("%d%d",&a,&b); map[a].push_back(b); map[b].push_back(a); } dfs(1,0); scanf("%d%d",&a,&b); for(i=0;i<num;i++) { if(pos[eular[i]]==-1) pos[eular[i]]=i; } if(pos[a]>pos[b]) swap(a,b); int min=99999999,ans; for(i=pos[a];i<=pos[b];i++) if(deep[i]<min) { min=deep[i]; ans=eular[i]; } printf("%d\n",ans); } return 0; }


该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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