Blood Cousins CodeForces - 208E 离线+DSU/DFS

题目链接:CodeForce-208E

鉴于打这道题的时候深受DSU的影响,二话不说就打起了DSU,磕磕碰碰也就过了,后来发现不用DSU也可以,以下就两种都讲。

主要思路:①

初始问题为求与节点v第p个祖先相同的结点有多少个

将每个问题转化为当全局的集合里头只有结点V的第p个祖先及其子树的时候,深度与v相同的结点有多少个。

#include<cstdio>
#include<vector>
#define M 100005
using namespace std;
struct que {
	int id,d;
};
vector<que>Q[M];
struct E {
	int to,nx;
} edge[M];
int tot,head[M];
void Addedge(int a,int b) {
	edge[++tot].to=b;
	edge[tot].nx=head[a];
	head[a]=tot;
}
int fa[M][20],T,L[M],R[M],dep[M],son[M],sz[M],P[M];
void dfs(int now) {
	L[now]=++T;
	P[T]=now;
	son[now]=0;
	sz[now]=1;
	for(int i=head[now]; i; i=edge[i].nx) {
		int nxt=edge[i].to;
		dep[nxt]=dep[now]+1;
		dfs(nxt);
		if(sz[son[now]]<sz[nxt])son[now]=nxt;//处理出重儿子 
		sz[now]+=sz[nxt];
	}
	R[now]=T;
}
int cnt[M];
void Addpoint(int x,int d) {
	int X=dep[x];
	cnt[X]+=d;//当前层个数加1 
}
void Addtree(int x,int d) {
	for(int i=L[x]; i<=R[x]; i++) {
		Addpoint(P[i],d);
	}
}
int ans[M];
void solve(int now) {//DSU基本套路 
	for(int i=head[now]; i; i=edge[i].nx) {
		int nxt=edge[i].to;
		if(nxt==son[now])continue;
		solve(nxt),Addtree(nxt,-1);
	}
	if(son[now])solve(son[now]);
	for(int i=head[now]; i; i=edge[i].nx) {
		int nxt=edge[i].to;
		if(nxt==son[now])continue;
		Addtree(nxt,1);
	}
	if(now==0)return;
	Addpoint(now,1);
	for(int i=0; i<Q[now].size(); i++) {
		ans[Q[now][i].id]=cnt[Q[now][i].d]-1;//要减去他自己 
	}
}
int Up(int x,int y) {//这里利用倍增表快速求出其第y个祖先(不包括他自己) 
	for(int i=0; i<20; i++) {
		if((1<<i)&y)x=fa[x][i];
	}
	return x;
}
void Initfa(int n) {//预处理ST表 
	for(int j=1; j<20; j++) {
		for(int i=1; i<=n; i++)fa[i][j]=fa[fa[i][j-1]][j-1];
	}
}
int main() {
	int n,m;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		scanf("%d",&fa[i][0]);
		Addedge(fa[i][0],i);
	}
	dfs(0);
	Initfa(n);
	scanf("%d",&m);
	for(int i=1; i<=m; i++) {
		int v,p;
		scanf("%d%d",&v,&p);
		int nxt=Up(v,p);//求出其第p祖先 
		Q[nxt].push_back((que) {i,dep[v]});//添加问题 
	}
	solve(0);
	for(int i=1; i<m; i++)printf("%d ",ans[i]);
	printf("%d\n",ans[m]);
}

主要思路②:

先dfs一遍,依次将其dfs序存入当前深度cnt数组中,求出v的第p祖先的子树中深度与v相等的结点个数(有点讲不清楚,见代码)。

#include<cstdio>
#include<vector>
#include<algorithm>
#define M 100005
using namespace std;
struct que {
	int id,d;
};
vector<que>Q[M];
struct E {
	int to,nx;
} edge[M];
int tot,head[M];
void Addedge(int a,int b) {
	edge[++tot].to=b;
	edge[tot].nx=head[a];
	head[a]=tot;
}
int fa[M][20],T,L[M],R[M],dep[M],P[M];
vector<int>cnt[M];
void dfs(int now) {
	L[now]=++T;
	if(now)cnt[dep[now]].push_back(T);//存到其深度的cnt数组中 
	for(int i=head[now]; i; i=edge[i].nx) {
		int nxt=edge[i].to;
		dep[nxt]=dep[now]+1;
		dfs(nxt);
	}
	R[now]=T;
}
int ans[M];
int Up(int x,int y) {
	for(int i=0; i<20; i++) {
		if((1<<i)&y)x=fa[x][i];
	}
	return x;
}
void Initfa(int n) {
	for(int j=1; j<20; j++) {
		for(int i=1; i<=n; i++)fa[i][j]=fa[fa[i][j-1]][j-1];
	}
}
void solve(){
	int D=1;
	while(cnt[D].size()!=0){
		for(int i=0;i<Q[D].size();i++){//因为dfs序存入时就有序,故不用sort 
			que nxt=Q[D][i];
			int l=lower_bound(cnt[D].begin(),cnt[D].end(),L[nxt.d])-cnt[D].begin();//第一个大于其左端点的坐标 
			int r=upper_bound(cnt[D].begin(),cnt[D].end(),R[nxt.d])-cnt[D].begin()-1;//最后一个小于其右端点的坐标 
			ans[nxt.id]=r-l;//不是r-l+1,因为要减去它自己 
		}
		D++;
	}
}
int main() {
	int n,m;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		scanf("%d",&fa[i][0]);
		Addedge(fa[i][0],i);
	}
	dfs(0);
	Initfa(n);
	scanf("%d",&m);
	for(int i=1; i<=m; i++) {
		int v,p;
		scanf("%d%d",&v,&p);
		int nxt=Up(v,p);//同样的 求出第p祖先 
		if(nxt==0)continue;
		Q[dep[v]].push_back((que) {i,nxt}); 
	}
	solve();
	for(int i=1; i<m; i++)printf("%d ",ans[i]);
	printf("%d\n",ans[m]);
}

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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