jzoj 5814. 【NOIP提高A组模拟2018.8.14】树 dp+lca

本文介绍了一种解决梦游随机游走问题的方法,通过定义fff和ggg数组来求解从任意两点出发到达另一点的期望步数,并提供了一个具体的实现方案。

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

Description

梦游中的你来到了一棵 N 个节点的树上. 你一共做了 Q 个梦, 每个梦需要你从点 u 走到 点 v 之后才能苏醒, 由于你正在梦游, 所以每到一个节点后,你会在它连出去的边中等概率地 选择一条走过去, 为了确保第二天能够准时到校, 你要求出每个梦期望经过多少条边才能苏 醒. 为了避免精度误差, 你要输出答案模10^9 + 7的结果.

Input

第一行两个整数分别代表 N 和 Q. 接下来 N-1 行, 每行两个整数 u, v 代表树中的一条边. 接下来 Q 行, 每行两个整数代表询问的 u,v.

Output

一共 Q 行, 每行一个整数代表答案

Sample Input

4 2
1 2
2 3
3 4
1 4
3 4

Sample Output

9
5

Data Constraint

对于 20%的数据, N <= 10.
对于 40%的数据, N <= 1000.
另有 20%的数据, 保证给定的树是一条链.
对于 100%的数据, N <= 100000, Q <= 100000.

Hint
这里写图片描述

分析:
又是随机游走,一开始真的不会……
然后好多人A了,仔细一看发现是水题。
f[i]f[i]f[i]为从iii走到iii的父亲的期望步数,g[i]g[i]g[i]为从iii的父亲走的iii的期望步数,deg[i]deg[i]deg[i]iii的步数,显然有
f[i]=1deg[i]+∑j∈son[i](f[j]+f[i]+1)deg[i]f[i]=\frac{1}{deg[i]}+\frac{\sum_{j\in son[i]}(f[j]+f[i]+1)}{deg[i]}f[i]=deg[i]1+deg[i]json[i](f[j]+f[i]+1)
化简得
f[i]=deg[i]+∑j∈son[i]f[j]f[i]=deg[i]+\sum_{j\in son[i]}f[j]f[i]=deg[i]+json[i]f[j]
显然可以树形dp。
g[i]=1deg[fa[i]]+1+g[fa[i]]+g[i]deg[fa[i]]+∑j∈(son[fa[i]]) (j≠i)g[i]+f[j]+1deg[fa[i]]g[i]=\frac{1}{deg[fa[i]]}+\frac{1+g[fa[i]]+g[i]}{deg[fa[i]]}+\frac{\sum_{j\in (son[fa[i]])\ (j≠i)}g[i]+f[j]+1}{deg[fa[i]]}g[i]=deg[fa[i]]1+deg[fa[i]]1+g[fa[i]]+g[i]+deg[fa[i]]j(son[fa[i]]) (j=i)g[i]+f[j]+1
化简得
g[i]=deg[fa[i]]+g[fa[i]]+∑j∈son[fa[i]] j≠if[j]g[i]=deg[fa[i]]+g[fa[i]]+\sum_{j\in son[fa[i]]\ j≠i}f[j]g[i]=deg[fa[i]]+g[fa[i]]+json[fa[i]] j=if[j]
用一个sumsumsum统计一个点所有的儿子的fff的和,然后减去即可。先算fff,再算ggg。然后统计到根的路径的和,计算lcalcalca统计答案即可。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#define LL long long

const int maxn=1e5+7;
const LL mod=1e9+7;

using namespace std;

LL n,m,x,y,test,cnt;
LL f[maxn],g[maxn],deg[maxn],ls[maxn],disf[maxn],disg[maxn],sum[maxn],dep[maxn];
LL st[maxn][20];

struct edge{
	int y,next;
}e[maxn*2];

void add(int x,int y)
{
	e[++cnt]=(edge){y,ls[x]};
	ls[x]=cnt;
}

void dfs1(int x,int fa)
{
	f[x]=deg[x];
	st[x][0]=fa;
	dep[x]=dep[fa]+1;
	for (int i=ls[x];i>0;i=e[i].next)
	{
		int y=e[i].y;
		if (y==fa) continue;
		dfs1(y,x);
		f[x]=(f[x]+f[y])%mod;
		sum[x]=(sum[x]+f[y])%mod;
	}
}

void dfs2(int x,int fa)
{
	g[x]=deg[fa];
	if (fa) g[x]=(g[x]+g[fa]+sum[fa]+mod-f[x])%mod;
	disf[x]=(disf[fa]+f[x])%mod;
	disg[x]=(disg[fa]+g[x])%mod;
	for (int i=ls[x];i>0;i=e[i].next)
	{
		int y=e[i].y;
		if (y==fa) continue;
		dfs2(y,x);
	}
}

int lca(int x,int y)
{
    if (dep[x]>dep[y]) swap(x,y);
    int k=19,t=1<<19;
    int d=dep[y]-dep[x];
    while (d)
    {
    	if (d>=t) d-=t,y=st[y][k];
    	t/=2,k--;
	}
    if (x==y) return x;
    k=19;
    while (k>=0)
    {
        if (st[x][k]!=st[y][k])
        {
            x=st[x][k];
            y=st[y][k];
        }
        k--;
    }
    return st[x][0];
}

int main()
{
	freopen("tree.in","r",stdin);
	freopen("tree.out","w",stdout);
	scanf("%lld%lld",&n,&m);
	for (int i=1;i<n;i++)
	{
		scanf("%lld%lld",&x,&y);
		deg[x]++;
		deg[y]++;
		add(x,y);
		add(y,x);
	}	
	dfs1(1,0);
	dfs2(1,0);	
	for (int j=1;j<20;j++)
	{
		for (int i=1;i<=n;i++)
		{
			st[i][j]=st[st[i][j-1]][j-1];
		}
	}		
	for (int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%lld%lld",&x,&y);
		int d=lca(x,y);
		printf("%lld\n",(disf[x]+mod-disf[d]+disg[y]+mod-disg[d])%mod);
	}
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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