UVALive 3027 Corporative Network

本文介绍了一种操作查询算法,用于查询节点到根节点的距离,并实现了一个将节点父节点设置为另一个节点的功能,同时更新节点到根节点的距离。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给定两种操作

1.E I 查询I到根节点的距离

2.I I J 将I的父节点设为J,I,J的距离变为|I-J|%1000。

在查找结点的时候顺便把结点到根节点的距离更新。

代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <climits>
 4 #include <cstring>
 5 #include <cstdlib>
 6 #include <cmath>
 7 #include <vector>
 8 #include <queue>
 9 #include <algorithm>
10 #define esp 1e-6
11 #define pb push_back
12 #define in  freopen("in.txt", "r", stdin);
13 #define out freopen("out.txt", "w", stdout);
14 #define print(a) printf("%d\n",(a));
15 #define bug puts("********))))))");
16 #define Rep(i, c) for(__typeof(c.end()) i = c.begin(); i != c.end(); i++)
17 #define inf 0x0f0f0f0f
18 using namespace std;
19 typedef long long  LL;
20 typedef vector<int> VI;
21 typedef pair<int, int> pii;
22 typedef vector<pii,int> VII;
23 typedef vector<int>:: iterator IT;
24 
25 #define N 22222
26 int pa[N],  dis[N];
27 void init(void)
28 {
29     for(int i = 0; i < N; i++)
30         pa[i] = i, dis[i] = 0;
31 }
32 inline int findset(int x)
33 {
34     if(pa[x] == x)
35     {
36         return x;
37     }
38     else
39     {
40         int r = findset(pa[x]);
41         dis[x] += dis[pa[x]];
42         return pa[x] = r;
43     }
44 }
45 int main(void)
46 {
47 
48     int T, n;
49     for(int t = scanf("%d", &T); t <= T; t++)
50     {
51         init();
52         scanf("%d", &n);
53         char  op[10];
54         while(scanf("%s", op) && op[0] != 'O')
55         {
56             int u, v;
57             if(op[0] == 'E')
58             {
59                 scanf("%d", &u);
60                 findset(u);
61                 printf("%d\n", dis[u]);
62             }
63             else
64             {
65                 scanf("%d%d", &u, &v);
66                 dis[u] = (int)fabs(u-v)%1000;
67                 pa[u] = v;
68             }
69         }
70     }
71     return 0;
72 }

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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