POJ 1330 LCA入门题(Tarjan)

本文详细介绍了最近公共祖先算法的核心概念、实现步骤及在实际问题中的应用案例,包括如何构建树状数组、查找公共祖先及优化算法性能。

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#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <vector>
using namespace std;
#define N 100010
#define bug(a) cout<<a<<"******"<<endl;

int ok;
int fa[N],node[N],vis[N],anc[N],ans;
struct node
{
	int to;
	int next;
}edge[N<<2];

int head[N],cnt;
int que[2];

void init()
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	memset(node,0,sizeof(node));
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	cnt = 0;
}

void add( int u , int v )
{
	edge[cnt].to = v;
	edge[cnt].next = head[u];
	head[u] = cnt++;
}

int find(int x)
{
	if(fa[x] != x)
		return fa[x] = find(fa[x]);
	return x;
}

void uni(int u,int v)
{
	int x = find(u);
	int y = find(v);
	if( x != y )
		fa[x] = y;
}

void LCA(int u)
{
	int i,j,v;
	vis[u] = 1;
	for ( i = head[u] ; i != -1 ; i = edge[i].next )
	{
		v = edge[i].to;
		if(vis[v])
			continue;
		LCA(v);
		uni(u,v);
		anc[find(v)] = u;
	}
	if( u == que[0] && vis[que[1]] )
	{
		ans = anc[find(que[1])];
		return ;
	}
	if( u == que[1] && vis[que[0]])
	{
		ans = anc[find(que[0])];
		return ;
	}
}

int main()
{
	int i,j,T,n,u,v;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		init();
		scanf("%d",&n);
		for( i = 0 ; i <= n ; i ++ )
			fa[i] = i ;
		for ( i = 0 ; i < n - 1 ; i ++ )
		{
			scanf("%d%d",&u,&v);
			add(u,v);
			node[v] ++;
		}
		scanf("%d%d",&que[0],&que[1]);
		for ( i = 1 ; i <= n ; i ++ )
		{
			if(!node[i])
			{
				LCA(i);
				printf("%d\n",ans);
				break;
			}
		}
	}
	return 0 ;
}


题目大意:

输入T组测试数据

输入N

接下来N-1行代表了一条边

输入A,B,其中A为B的父节点

第N行为询问,问该两点的最近公共祖先

 

 

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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