POJ 1635 Subway tree systems (BSOJ 1092)

本文介绍了一种通过哈希方法来判断两棵有根树是否同构的问题解决思路,并提供了一个具体的C++代码实现。该方法利用了递归的思想进行子树的哈希值计算,并通过排序确保相同结构的子树拥有相同的哈希值。

题目大意:求两个有根数是否同构

方法:

1.from nodgd %%%%% 来自某次noip模拟赛的题解


2.最小表示法 没看懂……

3.利用hash判断

国家集训队论文《Hash在信息学竞赛中的一类应用》中有讲解。

直接上代码

#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int mod=160883,mul=9110;
int T,a[10005],b[10005];
string s1,s2;
int dfs(int l,int r,int a[])
{
	if(l+1==r)return 1;
	int t,i,j,tot=0,tmp[3005],ret=1908;
	for(i=l;i<=r;i=j+1)
	{
		t=0;
		for(j=i;j<=r;j++)
		{
			t+=a[j];
			if(t==0)break;
		}
		tmp[++tot]=dfs(i+1,j-1,a);
	}
	sort(tmp+1,tmp+tot+1);
	for(int i=1;i<=tot;i++)ret=((ret*mul)^tmp[i])%mod;
	return ret;
}
int main(){
	cin>>T;
	while(T--)
	{
		cin>>s1>>s2;
		int l1=s1.length(),l2=s2.length();
		s1=' '+s1,s2=' '+s2;
		for(int i=1;i<=l1;i++)
		  if(s1[i]=='0')a[i]=1;
		  else a[i]=-1;
		for(int i=1;i<=l1;i++)
		  if(s2[i]=='0')b[i]=1;
		  else b[i]=-1;
		if(dfs(1,l1,a)==dfs(1,l2,b))cout<<"same\n";
		else cout<<"different\n";
	}
	return 0;
}

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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