hdu 4707 Pet(深搜)

【单智能体】AI 数据分析智能体案例讲解(附完整源码) 本案例将引导您构建一个基于 AI 的数据分析智能体,让用户能够通过自然语言查询来分析 CSV 和 Excel 文件中的数据,无需掌握 SQL 知识。该智能体使用 Agno Agent 框架集成 OpenAI GPT-4o 模型,并利用 DuckDB 提供高效的数据处理能力。 阅读详情

题目链接:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4707

解题思路:

题目大意:

给你n个点,标号为0~n-1,还有n-1条边,数据保证n-1条边不成环,也就是说,输入的节点为n的一棵树。根节点为0,要你求深度大于d的节点的数目。

算法思想:

从根节点0开始,dfs其所有的子节点,统计深度小于等于d的节点的数目cnt,那么答案就是n-cnt。。。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

vector<int> v[100005];
int n,d;
int vis[100005];

void dfs(int x,int sum){
    if(sum == d)
        return ;
    int l = v[x].size();
    for(int i = 0; i < l; i++){
        int tmp = v[x][i];
        if(!vis[tmp]){
            vis[tmp] = 1;
            dfs(tmp,sum+1);
        }
    }
}

int main(){
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d%d",&n,&d);
        int x,y;
        for(int i = 0; i <= n; i++)
            v[i].clear();
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(int i = 0; i < n-1; i++){
            scanf("%d%d",&x,&y);
            v[x].push_back(y);
            v[y].push_back(x);
        }
        vis[0] = 1;
        dfs(0,0);
        int ans = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++)
            if(!vis[i])
                ans++;
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}



【存算一体架构实战】四、突破编译壁垒:手把手实现AI模型到存算硬件的自动映射 摘要:存算一体硬件的性能优势难以充分释放,核心瓶颈在于传统编译器无法高效适配"计算-存储融合"的新型架构。本文系统剖析传统编译流程在存算硬件上的三大痛点:数据布局不匹配导致90%带宽浪费、算子映射效率低使硬件利用率不足30%、缺乏专用优化_pass导致延迟居高不下。通过构建MLIR-PIM编译框架,实现从AI模型到存算硬件的全自动化映射,核心流程包括:TensorFlow模型→MLIR Dialect转换→存算优化_pass→硬件指令生成。 阅读详情

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