洛谷 P2661 信息传递(tarjan NOIP)

地理空间智能体(GI Agent) 地理空间智能体(Geospatial Intelligence Agent, GI Agent)是AI Agent技术与地理信息系统(GIS)深度融合的产物。其核心是以大型语言模型(LLM)为驱动,通过自然语言理解、任务分解和工具调用能力,实现地理空间任务的自动化执行。​关键特性​自主性​:独立规划任务流程(如空间数据检索、分析、可视化);​交互性​:支持自然语言对话交互,替代传统图形界面操作;​扩展性​:灵活集成第三方工具和API,支持跨平台协作。 阅读详情

题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2661 

Description

有n个同学(编号为1到n)正在玩一个信息传递的游戏。在游戏里每人都有一个固定的信息传递对象,其中,编号为i的同学的信息传递对象是编号为Ti同学。
  游戏开始时,每人都只知道自己的生日。之后每一轮中,所有人会同时将自己当前所知的生日信息告诉各自的信息传递对象(注意:可能有人可以从若干人那里 获取信息,但是每人只会把信息告诉一个人,即自己的信息传递对象)。当有人从别人口中得知自己的生日时,游戏结束。请问该游戏一共可以进行几轮?

 

Under two situations the player could score one point.

⋅1.If you touch a buoy before your opponent, you will get one point.For example if your opponent touch the buoy #2 before you after start, he will score one point. So when you touch the buoy #2, you won't get any point. Meanwhile, you cannot touch buoy #3 or any other buoys before touching the buoy #2.

⋅2.Ignoring the buoys and relying on dogfighting to get point. If you and your opponent meet in the same position, you can try to fight with your opponent to score one point. For the proposal of game balance, two players are not allowed to fight before buoy #2 is touched by anybody.

There are three types of players.

Speeder: As a player specializing in high speed movement, he/she tries to avoid dogfighting while attempting to gain points by touching buoys.
Fighter: As a player specializing in dogfighting, he/she always tries to fight with the opponent to score points. Since a fighter is slower than a speeder, it's difficult for him/her to score points by touching buoys when the opponent is a speeder.
All-Rounder: A balanced player between Fighter and Speeder.

There will be a training match between Asuka (All-Rounder) and Shion (Speeder).
Since the match is only a training match, the rules are simplified: the game will end after the buoy#1 is touched by anybody. Shion is a speed lover, and his strategy is very simple: touch buoy #2,#3,#4,#1 along the shortest path.

Asuka is good at dogfighting, so she will always score one point by dogfighting with Shion, and the opponent will be stunned for T seconds after dogfighting.Since Asuka is slower than Shion, she decides to fight with Shion for only one time during the match. It is also assumed that if Asuka and Shion touch the buoy in the same time, the point will be given to Asuka and Asuka could also fight with Shion at the buoy. We assume that in such scenario, the dogfighting must happen after the buoy is touched by Asuka or Shion.

The speed of Asuka is V1 m/s. The speed of Shion is V2 m/s. Is there any possibility for Asuka to win the match (to have higher score)?

Input

输入共2行。
第1行包含1个正整数n表示n个人。
第2行包含n个用空格隔开的正整数T1,T2,……,Tn其中第i个整数Ti示编号为i
的同学的信息传递对象是编号为Ti的同学,Ti≤n且Ti≠i
数据保证游戏一定会结束。

Output

输出共 1 行,包含 1 个整数,表示游戏一共可以进行多少轮。

 

Sample Input

5
2 4 2 3 1
 

Sample Output

3

题解:tarjan模板题,直接判环即可。

AC代码:

/*
* @Author: 王文宇
* @Date:   2018-06-15 02:09:37
* @Last Modified by:   王文宇
* @Last Modified time: 2018-06-15 02:14:48
*/
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define _for(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
const int maxn = 200006;
stack<int> S;
int n,tot,vis[maxn],ans,low[maxn],dfn[maxn];
vector<int> E[maxn];
void tarjan(int x)
{
	S.push(x);
	vis[x]=1;
	low[x]=dfn[x]=++tot;
	int l = E[x].size()-1;
	_for(i,0,l)
	{
		int now = E[x][i];
		if(dfn[now]==0)
		{
			tarjan(now);
			low[x]=min(low[x],low[now]);
		}
		else if(vis[now])
		{
			low[x]=min(low[x],dfn[now]);
		}
	}
	if(dfn[x]==low[x])
	{
		int t = 0;
		while(1)
		{
			int now = S.top();
			S.pop();
			t++;
			if(x==now)break;
		}
		if(t>1)ans=min(ans,t); 
	}
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
	cin>>n;
	_for(i,1,n)
	{
		int x;
		cin>>x;
		E[i].push_back(x);
	}
	ans = maxn;
	_for(i,1,n)
	{
		if(dfn[i]==0)tarjan(i);
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

目标检测YOLO实战应用案例100讲-跨模态、多级别融合的RGB-D显著目标检测方法研究(续) 在第二章介绍了本研究的跨模态特征融合方法,第二章对于多级别特征的融合, 使用的是与基线模型baseline相同的方法:相邻级别的特征中,高级特征进行上采 样到与低级特征相同的尺度,再将高级特征通过降维得到与低级特征相同的通道数 量,最后对二者进行特征叠加,如此自顶向下的进行多级别的特征融合。本章主要 介绍本研究在特征层面的另一发现,并基于此发现引出的本文的第二个创新点:多 级别特征的融合方法。另外,在网络最深层,本文设计了一个新的模块来获取大的 感受野,对于大尺度目标能够增加更多语义信息,提升检测效果。 骨 阅读详情

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