bzoj5100 [POI2018]Plan metra 构造+二分

Description


有一棵n个点的无根树,每条边有一个正整数权值,表示长度,定义两点距离为在树上的最短路径的长度。
已知2到n-1每个点在树上与1和n的距离,请根据这些信息还原出这棵树。

第一行包含一个正整数n(2<=n<=500000),表示点数。
第二行包含n-2个正整数d(1,2),d(1,3),…,d(1,n-1),分别表示每个点到1的距离。
第三行包含n-2个正整数d(n,2),d(n,3),…,d(n,n-1),分别表示每个点到n的距离。
输入数据保证1<=d<=1000000。

若无解,输出NIE。
否则第一行输出TAK,接下来n-1行每行三个正整数u,v,c(1<=u,v<=n,1<=c<=1000000)
表示存在一条长度为c的连接u和v两点的树边。
若有多组解,输出任意一组。

Solution


考虑1到n这条链,设它的长度为mn,显然mn=min⁡{d(1,i)+d(i,n)}mn=\min\left\{d(1,i)+d(i,n)\right\}mn=min{d(1,i)+d(i,n)}。证明的话可以考虑反证一下
那么把在这条链上的点抠出来,剩余的点我们依次判断。
对于点i,我们有f=d(1,i)+d(i,n)−mn2f=\frac{d(1,i)+d(i,n)-mn}{2}f=2d(1,i)+d(i,n)mn,其中f表示i到链的距离,这样我们也就知道了与i相连的点到1的距离,可以二分出这个点来

当然还存在一种情况就是1和n直接相连,那么剩余的点∣d(1,i)−d(i,n)∣|d(1,i)-d(i,n)|d(1,i)d(i,n)全部相等,其余点要么连向1要么连向n

无解的情况比较多,要细心。。

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define fi first
#define se second

typedef long long LL;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int N=500055;

struct pair {
	LL fi,se,id;
	bool operator <(const pair &b) const {
		return fi<b.fi;
	}
} p[N],v[N];

std:: vector <pair> ans;

bool vis[N];

int read() {
	int x=0,v=1; char ch=getchar();
	for (;ch<'0'||ch>'9';v=(ch=='-')?(-1):(v),ch=getchar());
	for (;ch<='9'&&ch>='0';x=x*10+ch-'0',ch=getchar());
	return x*v;
}

void add_edge(LL x,LL y,LL w) {
	ans.push_back((pair) {x,y,w});
}

int main(void) {
	int n=read(),c=0; LL mn=1LL<<30;
	if (n==2) return 0&puts("TAK\n1 2 1");
	rep(i,2,n-1) p[i].fi=read();
	rep(i,2,n-1) p[i].se=read();
	rep(i,2,n-1) p[i].id=i;
	LL lxf=abs(p[2].fi-p[2].se);
	if (lxf) {
		bool flag=true;
		rep(i,3,n-1) {
			if (abs(p[i].fi-p[i].se)!=lxf) {
				flag=false;
				break;
			}
		}
		if (flag) {
			puts("TAK");
			printf("%d %d %lld\n", 1,n,lxf);
			rep(i,2,n-1) {
				if (p[i].fi<p[i].se) printf("%d %d %lld\n", 1,i,p[i].fi);
				else printf("%d %d %lld\n", n,i,p[i].se);
			}
			return 0;
		}
	}
	rep(i,2,n-1) mn=std:: min(mn,p[i].fi+p[i].se);
	rep(i,2,n-1) if (p[i].fi+p[i].se==mn) {
		v[++c]=p[i];
		vis[i]=true;
	}
	v[++c]=(pair) {0,mn,1};
	v[++c]=(pair) {mn,0,n};
	std:: sort(v+1,v+c+1);
	rep(i,2,c) {
		if (v[i-1].fi==v[i].fi) return 0&puts("NIE");
		add_edge(v[i-1].id,v[i].id,v[i].fi-v[i-1].fi);
	}
	rep(i,2,n-1) if (!vis[i]) {
		LL tmp=p[i].fi+p[i].se-mn;
		if (tmp&1) return 0&puts("NIE");
		tmp=p[i].fi-tmp/2;
		pair wjp=(pair) {tmp,0,0};
		int it=std:: lower_bound(v+1,v+c+1,wjp)-v;
		if (it>c) return 0&puts("NIE");
		if (v[it].fi!=tmp) return 0&puts("NIE");
		add_edge(v[it].id,i,p[i].fi-tmp);
	}
	puts("TAK");
	for (int i=0;i<ans.size();++i) {
		printf("%lld %lld %lld\n", ans[i].fi,ans[i].se,ans[i].id);
	}
	return 0;
}
内容概要:本文系统阐述了Java Persistence API(JPA)的核心概念、技术架构、核心组件及实践应用,重点介绍了JPA作为Java官方定义的对象关系映射(ORM)规范,如何通过实体类、EntityManager、JPQL和persistence.xml配置文件实现Java对象与数据库表之间的映射与操作。文章详细说明了JPA解决的传统JDBC开发痛点,如代码冗余、对象映射繁琐、跨数据库兼容性差等问题,并解析了JPA与Hibernate、EclipseLink等实现框架的关系。同时提供了基于Hibernate和MySQL的完整实践案例,涵盖Maven依赖配置、实体类定义、CRUD操作实现等关键步骤,并列举了常用JPA注解及其用途。最后总结了JPA的标准化优势、开发效率提升能力及在Spring生态中的延伸应用。 适合人群:具备一定Java基础,熟悉基本数据库操作,工作1-3年的后端开发人员或正在学习ORM技术的中级开发者。 使用场景及目标:①理解JPA作为ORM规范的核心原理与组件协作机制;②掌握基于JPA+Hibernate进行数据库操作的开发流程;③为技术选型、团队培训或向Spring Data JPA过渡提供理论与实践基础。 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式讲解JPA,建议读者在学习过程中同步搭建环境,动手实现文中示例代码,重点关注EntityManager的使用、JPQL语法特点以及注解配置规则,从而深入理解JPA的设计思想与工程价值。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/d787a05b82eb 西门子SCALANCE X系列交换机是西门子公司所提供的工业以太网交换机产品系列,其在工业自动化领域具有广泛的应用。 如果在应用期间遭遇固件升级失误或采用了不相容的固件版本,可能会导致交换机无法正常启动。 在这种情况下,通常能够借助FTP(文件传输协议)来恢复交换机的固件,从而使其恢复正常运作。 本文件详细阐述了利用FTP修复SCALANCE X系列交换机固件的方法,并具体说明了实施步骤。 当SCALANCE X系列交换机的固件出现故障时,设备在启动后会自动激活引导加载程序,并通过故障LED的闪烁来表明设备处于特殊情形。 在这种情形下,交换机能够充当FTP服务器,与客户端建立联系,执行固件数据的传输。 需要特别强调的是,对于SCALANCE X200系列交换机,必须经由端口1来连接FTP客户端。 在实施步骤方面,首先需要为交换机指定一个IP地址。 这一步骤通常借助西门子公司提供的PST(Product Support Tools)软件来实施。 在成功配置IP地址之后,就可以通过FTP协议与交换机内部的FTP服务器建立连接,并借助FTP客户端将固件文件传输到交换机。 需要留意的是,在传输固件文件之前,应当先从西门子技术支持网站获取对应订货号的固件版本文件。 一旦固件文件备妥,就可以开始FTP操作。 这通常涉及打开操作系统的DOS窗口,运用FTP指令连接到交换机的FTP服务器,并输入正确的用户名和密码进行身份验证。 在本案例中,用户名和密码均为“siemens”,并且传输模式设定为二进制。 随后,使用FTP的“put”指令将本地固件文件上传至交换机。 值得留意的是,固件文件名必须严格遵循大小写规则。 上传成功后,...
源码地址: https://pan.quark.cn/s/f24fc84966ae 人机交互在电子工程领域中占据着核心地位,它具体指的是单片机系统与用户之间进行信息交换和管理操作的方法。 在此过程中,单片机系统负责接收用户的输入信号,对收集到的信息进行加工处理,并通过特定媒介将处理结果呈现给用户,这些媒介包括但不限于显示器、LED指示灯以及蜂鸣器等设备。 在本探讨的主题中,我们将重点研究按键与1602液晶显示屏之间的交互机制。 1602液晶显示屏是单片机应用领域中一种极为常见的人机交互界面设备,其功能在于能够显示两行文本,每行包含16个字符。 此类显示器通常采用串行或并行接口与单片机设备进行连接,主要用途是展示程序运行的状态信息、数据读取的最终结果以及其他相关的重要资讯。 我们需要深入理解如何对1602液晶显示屏进行配置和控制。 这一过程通常涉及到初始化序列的执行,其中包括设定显示模式(例如开启/关闭状态、光标移动的方向以及是否启用闪烁效果),同时选择合适的数据传输方式(4线或8线模式)。 单片机系统必须向液晶显示屏发送特定的指令集,以此来设定上述参数。 举例来说,可以通过RS(寄存器选择)、RW(读写信号)以及E(使能)引脚与LCD设备进行通信。 接下来,我们将详细讨论按键接口的设计方案。 按键通常作为输入设备存在,允许用户向单片机系统发送指令或数据。 在单片机系统中,按键通常与IO端口相连接,通过检测IO端口电平的变化来判断按键是否被触发。 对于基础的按键应用场景,可能仅需检测按键闭合时产生的低电平信号;而对于更为复杂的应用场景,则可能需要处理消抖问题,以防止因机械接触产生的瞬间抖动导致错误的读数。 在Proteus软件环境中,我们可以构建虚拟的电路模型来模拟单片机系统,其中包括1...
### BZOJ1728 Two-Headed Cows (双头牛) 的解题思路 #### 题目概述 BZOJ1728 是一道经典的图论问题,题目描述了一群双头牛之间的关系网络。每只双头牛可以看作是一个节点,而它们的关系则构成了边。目标是从这些关系中找出满足特定条件的最大子集。 此问题的核心在于利用 **二分查找** 和 **染色法** 来验证是否存在符合条件的子图结构[^1]。 --- #### 解题核心概念 ##### 1. 图模型构建 该问题可以通过无向图建模,其中每个顶点代表一只双头牛,边表示两只双头牛之间存在某种关联。最终的目标是在这个图中找到最大的独立集合(Independent Set),即任意两个顶点都不相连的一组顶点[^2]。 ##### 2. 二分查找的应用 为了高效求解最大独立集大小 \( k \),采用二分策略来逐步逼近最优解。具体来说,在区间 [0, n] 中通过不断调整上下界寻找可能的最大值 \( k \)[^3]。 ##### 3. 染色法验证可行性 对于当前假设的最大独立集大小 \( mid \),尝试从原图中选取恰好 \( mid \) 个顶点构成候选集合,并检查其是否形成合法的独立集。这一过程通常借助 BFS 或 DFS 实现,同时配合颜色标记技术区分已访问状态以及检测冲突情况[^4]。 以下是基于 Python 的伪代码实现: ```python from collections import deque def bfs_coloring(graph, start_node): queue = deque() color_map = {} # 初始化起点的颜色为 0 color_map[start_node] = 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if neighbor not in color_map: # 给邻居分配相反的颜色 color_map[neighbor] = 1 - color_map[current] queue.append(neighbor) elif color_map[neighbor] == color_map[current]: return False # 如果发现相邻节点有相同颜色,则无法完成有效染色 return True def is_possible_to_select_k(graph, nodes_count, target_size): from itertools import combinations all_nodes = list(range(nodes_count)) possible_combinations = combinations(all_nodes, target_size) for subset in possible_combinations: subgraph = {node: [] for node in subset} valid_subset = True for u in subset: for v in graph[u]: if v in subset and v != u: subgraph[u].append(v) # 对子图进行染色测试 colors_used = set() coloring_success = True for node in subset: if node not in colors_used: success = bfs_coloring(subgraph, node) if not success: coloring_success = False break if coloring_success: return True # 找到一个有效的组合即可返回成功标志 return False def binary_search_max_independent_set(graph, total_nodes): low, high = 0, total_nodes best_result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if is_possible_to_select_k(graph, total_nodes, mid): best_result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return best_result ``` --- #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于以下几个方面: - 枚举所有可能的子集规模:\( O(\binom{n}{k}) \), 其中 \( k \) 表示当前试探的独立集大小。 - 子图构造与染色检验操作:每次调用 `bfs_coloring` 函数需遍历整个子图,最坏情况下时间开销接近线性级别 \( O(k^2) \). 综合来看整体效率较高但仍有优化空间[^5]. --- #### 总结 通过对 BZOJ1728 进行深入剖析可知,合理运用二分加染色的方法能够显著提升解决问题的能力。这种方法不仅适用于本题场景下寻找最大独立集的任务需求,同时也可推广至其他相似类型的 NP 完全难题处理之中[^6]。 ---
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