P4185 [USACO18JAN]MooTube G

文章描述了FarmerJohn为他的奶牛创建的视频分享平台MooTube,以及他设计的基于相关性的推荐系统。通过手动计算视频对之间的相关性和构建一棵树,FJ希望找到合适的K值,只推荐至少有K相关性的视频,以避免分散奶牛的注意力。解决方案涉及使用并查集数据结构来处理查询和优化推荐列表。

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在业余时间,Farmer John 创建了一个新的视频共享服务,他将其命名为 MooTube。在 MooTube 上,Farmer John 的奶牛可以录制,分享和发现许多有趣的视频。他的奶牛已经发布了 N 个视频(1≤N≤105),为了方便将其编号为 1…N 。然而,FJ 无法弄清楚如何帮助他的奶牛找到他们可能喜欢的新视频。

FJ 希望为每个 MooTube 视频创建一个“推荐视频”列表。这样,奶牛将被推荐与他们已经观看过的视频最相关的视频。

FJ 设计了一个“相关性”度量标准,顾名思义,它确定了两个视频相互之间的相关性。他选择N−1 对视频并手动计算其之间的相关性。然后,FJ 将他的视频建成一棵树,其中每个视频是节点,并且他手动将 N−1 对视频连接。为了方便,FJ 选择了N−1 对,这样任意视频都可以通过一条连通路径到达任意其他视频。 FJ 决定将任意一对视频的相关性定义为沿此路径的任何连接的最小相关性。

Farmer John 想要选择一个 K 值,以便在任何给定的 MooTube 视频旁边,推荐所有其他与该视频至少有 K 相关的视频。然而,FJ 担心会向他的奶牛推荐太多的视频,这可能会分散他们对产奶的注意力!因此,他想设定适当的 K 值。 Farmer John希望得到您的帮助,回答有关 K 值的推荐视频的一些问题。

将关系按照价值从大到小排序,如果当前某个值对于k满足的话,那么在他之前的关系都是大于等于k的;同时对查询也进行排序,从大到小排序,如果大的k能够符合的话,那么也可以符合小的k

//并查集
int find(int x){
    if(f[x]==x) return x;
    else return f[x]=find(f[x]);
}

for(int i=1;i<=Q;i++){
        while(s[cnt].w>=q[i].k&&cnt<=n){
            int x=find(s[cnt].u);
            int y=find(s[cnt].v);
            cnt++;
            if(x==y) continue;
            f[x]=y;
            Size[y]+=Size[x];//代表当前点的连通块中的成员数量
        }
        ans[q[i].id]=Size[find(q[i].v)]-1;//id标记了答案的顺序
    }

对于某一个答案,从cnt开始遍历,如果满足当前的w是大于题目所需要的k值,说明当前这条关系的可以用的,将二者联系起来,同时在建立父子关系的时候将size传给父亲。该次查询的答案就是该点(或者其父亲)的size大小,-1是去掉本身

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <iostream>
#define ll long long
#define D double
#define maxn 100005
using namespace std;
const int N=100005;
struct node{
    int u,v,w;
}s[N];
struct query{
    int k,v,id;
}q[N];
int n,Q;
int f[N],Size[N],ans[N];
bool cmp1(node a,node b){
    return a.w>b.w;
}
bool cmp2(query a,query b){
    return a.k>b.k;
}
int find(int x){
    if(f[x]==x) return x;
    else return f[x]=find(f[x]);
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);cout.tie(0);
    cin>>n>>Q;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        f[i]=i;
        Size[i]=1;
    }
    
    for(int i=1;i<n;i++){
        cin>>s[i].u>>s[i].v>>s[i].w;
    }
    sort(s+1,s+n,cmp1);
    for(int i=1;i<=Q;i++){
        cin>>q[i].k>>q[i].v;
        q[i].id=i;
    }
    sort(q+1,q+Q+1,cmp2);
    int cnt=1;
    for(int i=1;i<=Q;i++){
        while(s[cnt].w>=q[i].k&&cnt<=n){
            int x=find(s[cnt].u);
            int y=find(s[cnt].v);
            cnt++;
            if(x==y) continue;
            f[x]=y;
            Size[y]+=Size[x];
        }
        ans[q[i].id]=Size[find(q[i].v)]-1;
    }
    for(int i=1;i<=Q;i++){
        cout<<ans[i]<<endl;
    }
    return 0;
}

<think>好的,我现在需要帮助用户查找关于USACO 2024年1月竞赛中“Mooball Teams III”问题的解决方案或资料。首先,我应该先检查现有的引用内容,看看是否有相关的信息。根据用户提供的三个引用,引用[1]是关于循环舍入问题,引用[2]是多数意见问题,引用[3]是关于抓捕问题的铂金级题目。这三个引用中并没有直接提到“Mooball Teams III”的问题,所以可能需要寻找其他途径。 接下来,用户可能需要了解该问题的具体内容和要求。由于题目名称中的“Mooball Teams III”可能涉及组合优化、动态规划或图论等算法。例如,可能有关于队伍组合、最优匹配或资源分配的问题。我需要考虑常见的USACO题目类型,推测可能的解题思路。 考虑到USACO竞赛的时间,2024年1月的比赛可能较新,官方题解可能还未公开。通常USACO在比赛结束后一段时间会发布官方解答,但有时可能需要参赛者自己等待。因此,建议用户关注USACO官网或论坛,如Codeforces、Reddit的r/usaco,或者USACO Guide等平台,这些地方可能会有参赛者分享思路。 另外,可以建议用户检查问题陈述中的输入输出样例,尝试逆向推导算法。例如,如果问题涉及最大匹配,可能需要使用贪心或匈牙利算法;如果是动态规划,可能涉及状态转移方程的设计。同时,建议用户先尝试暴力解法,再逐步优化,这是常见的解题步骤。 还需要提醒用户注意数据规模,不同的算法时间复杂度是否适合题目给定的数据范围。例如,若数据量较大,可能需要O(n log n)或更优的算法,而非暴力解法。 最后,由于用户提供的引用中没有直接相关的资料,可能需要告知用户当前无法提供具体解决方案,但可以给予一般性的解题策略和资源获取建议,帮助用户自行进一步探索。</think>关于USACO 2024年1月竞赛的“Mooball Teams III”问题,目前尚未在公开平台找到完整的官方解决方案。不过可以基于USACO竞赛常见题型特点,提供以下解题思路参考: ### 可能涉及的知识点 1. **组合数学**:若题目涉及队伍组合或排列限制,可能需要使用组合数公式$C(n,k)$或容斥原理 2. **贪心算法**:在资源分配类问题中,可能需要按特定规则排序后贪心选择 3. **动态规划**:若存在状态转移关系,可能需要构建二维DP数组,例如$dp[i][j]$表示前i个元素选择j个的方案数 4. **图论建模**:若涉及团队关系约束,可能需要构建二分图进行最大匹配计算 ### 推荐实践步骤 1. **分析约束条件**:仔细阅读题目中的特殊条件,如: - 队伍人数限制 - 队员间兼容性规则 - 时间/空间复杂度要求 2. **输入输出样例解析**:通过逆向工程理解核心算法逻辑 ```python # 示例输入可能格式 3 2 # 3名队员,需组建2人队伍 1 2 # 兼容对 2 3 ``` 3. **基础代码框架**(以组合问题为例): ```python n, k = map(int, input().split()) compatible = [[] for _ in range(n+1)] # 构建兼容关系图 for _ in range(m): a, b = map(int, input().split()) compatible[a].append(b) compatible[b].append(a) # 动态规划解法示例 dp = [[0]*(k+1) for _ in range(n+1)] dp[0][0] = 1 for i in range(1, n+1): for j in range(k+1): dp[i][j] = dp[i-1][j] # 不选当前队员 if j > 0: dp[i][j] += dp[i-1][j-1] * valid_options(i) # 选当前队员的合法情况 ``` ### 资源获取建议 1. **USACO官方论坛**:竞赛结束后约2-3个月会发布题解 2. **USACO Guide**(https://usaco.guide/)查看相似题目解析 3. **Codeforces博客**搜索"USACO 2024 Jan"关键词 4. **GitHub代码库**:部分参赛者会公开AC代码(注意遵守竞赛规则)
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