Codeforces Round #411 (Div. 2)E. Ice cream coloring

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比赛的时候没看出来树有什么用,于是就变成了想尽办法去解决这个x着色问题。

然而这是个NPhard问题。。这种数据规模解决不了orz

赛后经菊苣提醒才知道这个树结构才是关键。。

因为每种冰淇淋所在的所有点在这颗树上是一个连通块,也就是说,沿着树搜索下去,不可能出现已经染过色且父亲中没有的冰淇淋重新出现的问题。

于是就可以直接贪心构造一波就行了。在这颗树中随便找一个点为根然后dfs下去,每次对其所拥有的冰淇淋进行染色,如果这种冰淇淋没有被染色就尽量染已经出现过的颜色就行了。

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

struct node
{
	vector<int> v;
}; 

node a[300005];

vector<int> e[300005];

map<int,int> mp;

bool vis[300005];

int n,m;

set<int> st;

void dfs(int pos)
{
	st.clear();
	for(int i=0;i<a[pos].v.size();i++)
	{
		if(mp.find(a[pos].v[i])!=mp.end())
			st.insert(mp[a[pos].v[i]]);
	}
	int cnt=1;
	for(int i=0;i<a[pos].v.size();i++)
	{
		if(mp.find(a[pos].v[i])==mp.end())
		{
			while(st.find(cnt)!=st.end())cnt++;
			mp[a[pos].v[i]]=cnt;
			st.insert(cnt);
		}
	}
	vis[pos]=true;
	for(int i=0;i<e[pos].size();i++)
		if(!vis[e[pos][i]])dfs(e[pos][i]);
}

int main()
{
	while(scanf("%d%d",&n,&m)==2)
	{
		mp.clear();
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		for(int i=1;i<n;i++)
		{
			e[i].clear();
			a[i].v.clear();
		}
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			int k;
			scanf("%d",&k);
			for(int j=0;j<k;j++)
			{
				int p;
				scanf("%d",&p);
				a[i].v.push_back(p);
			}
		}
		for(int i=1;i<n;i++)
		{
			int u,v;
			scanf("%d%d",&u,&v);
			e[u].push_back(v);
			e[v].push_back(u);
		}
		dfs(1);
		int mx=0;
		for(int i=1;i<=m;i++)
			if(mp.find(i)==mp.end())
				mp[i]=1;
		for(map<int,int>::iterator it=mp.begin();it!=mp.end();it++)
			mx=max(mx,(*it).second);
		printf("%d\n",mx);
		for(map<int,int>::iterator it=mp.begin();it!=mp.end();it++)
		{
			if(it!=mp.begin())printf(" ");
			printf("%d",(*it).second);
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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