P3384 【模板】树链剖分

P3384 【模板】树链剖分

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模型总结

树链剖分

关键点

  1. if(dep[top[x]]<dep[top[y]]) swap(x,y);而不是 if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);否则会重复统计
  2. 开始不要忘记 top[rt]=rt;
  3. 建双向边,邻接表存边时数组大小要*2
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define lc (cur<<1)
#define rc (cur<<1|1)
#define mid ((p[cur].l+p[cur].r)>>1)
#define ll long long
using namespace std;
ll read(){
    ll x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){
        if(ch=='-') f=-1;
        ch=getchar();
    }
    while(ch>='0'&&ch<='9'){
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return f*x;
}
const int maxn=4e5+5;

int n,m;
ll mod,a[maxn];
int h[maxn],nxt[maxn<<1],to[maxn<<1],tot,rt;
void ade(int x,int y){
    to[++tot]=y; nxt[tot]=h[x]; h[x]=tot;
}
int fa[maxn],siz[maxn],son[maxn],newp[maxn],oldp[maxn],dep[maxn];
int dfn,top[maxn];
void dfs1(int f,int u){
    fa[u]=f;
    dep[u]=dep[f]+1;
    siz[u]=1;
    for(int i=h[u];i;i=nxt[i]){
        int v=to[i];
        if(v==f)continue;
        dfs1(u,v);
        if(siz[v]>siz[son[u]]) son[u]=v;
        siz[u]+=siz[v];
    }
}
void dfs2(int f,int u){
    oldp[newp[u]=++dfn]=u;
    if(son[u]){
        top[son[u]]=top[u];
        dfs2(u,son[u]);
    }
    for(int i=h[u];i;i=nxt[i]){
        int v=to[i];
        if(v==f||son[u]==v)continue;
        top[v]=v;
        dfs2(u,v);
    }
}
struct node{
    int l,r;
    ll val,tag;
    node(){val=tag=0;}
}p[maxn];
void updata(int cur){
    p[cur].val=(p[lc].val+p[rc].val)%mod;
}
void build(int cur,int l,int r){
    p[cur].l=l; p[cur].r=r;
    if(l==r){
        p[cur].val=a[oldp[l]];
        return;
    }
    build(lc,l,mid);
    build(rc,mid+1,r);
    updata(cur);
}
void add(int cur,ll v){
    v%=mod;
    p[cur].tag=(p[cur].tag+v)%mod;
    p[cur].val=(p[cur].val+1ll*(p[cur].r-p[cur].l+1)%mod*v%mod)%mod;
}
void pushdown(int cur){
    if(p[cur].tag){
        add(lc,p[cur].tag);
        add(rc,p[cur].tag);
        p[cur].tag=0;
    }
}
void upd(int cur,int l,int r,ll v){
    if(p[cur].l>=l&&p[cur].r<=r){
        add(cur,v); return;
    }
    pushdown(cur);
    if(p[lc].r>=l) upd(lc,l,r,v);
    if(p[rc].l<=r) upd(rc,l,r,v);
    updata(cur);
}
ll qry(int cur,int l,int r){
    if(p[cur].l>=l&&p[cur].r<=r){
        return p[cur].val;
    }
    pushdown(cur);
    ll ans=0;
    if(p[lc].r>=l) ans=(ans+qry(lc,l,r))%mod;
    if(p[rc].l<=r) ans=(ans+qry(rc,l,r))%mod;
    return ans%mod;
}
int main(){
    //freopen("c.in","r",stdin);
    n=read(); m=read();  rt=read();mod=read();
    for(int i=1;i<=n;i++){
        a[i]=read(); a[i]%=mod;
    }
    for(int i=1;i<n;i++){
        int x=read(),y=read();
        ade(x,y); ade(y,x);
    }
    top[rt]=rt;
    dfs1(0,rt);
    dfs2(0,rt);
    build(1,1,n);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int op=read();
        if(op==1){
            int x=read(),y=read();
            ll z=read();
            z%=mod;
            while(top[x]!=top[y]){
                if(dep[top[x]]<dep[top[y]]) swap(x,y);
                upd(1,newp[top[x]],newp[x],z);
                x=fa[top[x]];
            }
            if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);
            upd(1,newp[y],newp[x],z);
        }
        if(op==2){
            int x=read(),y=read();
            ll ans=0;
            while(top[x]!=top[y]){
                if(dep[top[x]]<dep[top[y]]) swap(x,y);
                ans=(ans+qry(1,newp[top[x]],newp[x]))%mod;
                x=fa[top[x]];
            }
            if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);
            printf("%lld\n",(ans+qry(1,newp[y],newp[x]))%mod);
        }
        if(op==3){
            int x=read();
            ll z=read();
            z%=mod;
            upd(1,newp[x],newp[x]+siz[x]-1,z);
        }
        if(op==4){
            int x=read();
            printf("%lld\n",qry(1,newp[x],newp[x]+siz[x]-1)%mod);
        }
    }
    return 0;
} 

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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