MONOPLOY

本文深入探讨了一棵N个点的树结构,重点在于利用DFS序进行子树维护,并针对特定操作(如修改节点颜色)优化答案计算。通过分析O操作与辅助树的关系,以及边状态变化对子树权值的影响,本文采用线段树高效维护节点权值。此方法在处理树形结构问题中展现出了优越的性能。

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

题意

一棵有N个点的树,1号点为根。一开始每个点有各自不同的一种颜色,一个点u的权值定义为u1的路径上经过的点的不同的颜色种数。Q次操作,每次操作为以下两种之一:
1.q     输入点u,询问以点u为根的子树中所有点的平均权值。
2.O    输入点u,将点u到树根1路径上的所有点染成同一种之前未出现过的颜色。

N,Q150000

分析

注意到树的形态并不会改变,那我们可以先弄出dfs序,方便对一个子树进行维护。接下来考虑怎样修改答案。
我们仔细观察O操作,联想一下LCTaccess操作。每次染色,我们可以看成access(u)操作,不在同一Auxiliary  Tree的节点颜色不同。而且,我们能发现,当且仅当一条边虚实切换(虚边变实边或实边变虚边)时,它连接的深度较大的节点的子树才会受影响。具体是:虚边变实边时,该子树内所有节点的权值1;实边变虚边时,该子树内所有节点的权值+1。我们用线段树维护就行了。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值