hdu5379 Mahjong tree 树形DP

本文探讨了一个在树形结构中寻找特定节点集合的算法,通过递归和深度优先搜索,解决节点数量限制下的问题。文章详细介绍了算法实现步骤、关键逻辑和优化策略,包括使用标志位优化路径选择和数学公式计算结果。实例演示了算法在不同场景下的应用,最终通过代码实现了这一解决方案。

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题目本身并不难,就是解决起来有些繁琐。

首先一个节点的非叶子节点若大于2则不存在,答案为0。否则讨论非叶子结点的数目0||1||2,同时也要考虑有没有叶子节点。

有些子树的根节点可以选首尾,有些已经确定了,用flag来标识。

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define pii pair<ll,int>
#define inf (1ll<<60)
#define ll long long
using namespace std;
const int maxn=100005;
const ll mod=1000000007;
int n;
vector<int>g[maxn];
ll jie[maxn];
int sum[maxn];
int lf[maxn];
int nl[maxn];
int tree[maxn][10];
bool dfs(int u,int fa)
{
    sum[u]=1;
    int cnt=0;
    lf[u]=nl[u]=0;
    for(int i=0;i<g[u].size();i++) {
        if(g[u][i]==fa)
            continue;
        if(!dfs(g[u][i],u))
            return false;
        sum[u]+=sum[g[u][i]];
        if(sum[g[u][i]]>1) {
            cnt++;
            nl[u]++;
            tree[u][cnt-1]=g[u][i];
        }
        else {
            lf[u]++;
        }
        if(cnt>2)
            return false;
    }
    return true;
}
ll gao(int u,int flag)
{
    ll ans=1;
    if(nl[u]==0) {
        ans=jie[sum[u]-1];
    }
    else if(nl[u]==1) {
        if(lf[u]>0)
            ans=gao(tree[u][0],1)*2%mod;
        else
            ans=gao(tree[u][0],0);
        ans=ans*jie[lf[u]]%mod;
    }
    else {
        ans=gao(tree[u][0],1)*gao(tree[u][1],1)%mod*2%mod*jie[lf[u]]%mod;
    }
    if(!flag)
        ans=ans*2%mod;
    return ans;
}
int main()
{
    jie[0]=1;
    for(int i=1;i<=100000;i++) {
        jie[i]=jie[i-1]*i%mod;
    }
    int t;
    scanf("%d",&t);
    int a,b;
    int cas=1;
    while(t--) {
        scanf("%d",&n);
        if(n==1) {
            printf("Case #%d: 1\n",cas++);
            continue;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
            g[i].clear();
        for(int i=0;i<n-1;i++) {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            g[a].push_back(b);
            g[b].push_back(a);
        }
        if(!dfs(1,-1)) {
            printf("Case #%d: 0\n",cas++);
            continue;
        }
        printf("Case #%d: %lld\n",cas++,gao(1,0));
    }
    return 0;
}


内容概要:本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建,强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化,而监控体系则通过实时采集和分析系统数据,及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外,还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例,包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现,展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群:对DevOps有一定了解,从事软件开发、运维或测试工作的技术人员,特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标:①高并发业务系统中,模拟大规模用户请求,验证系统抗压能力和稳定性;②关键业务流程保障,确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性;③微服务架构系统下,通过契约测试和分布式链路追踪,保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议:本文不仅提供了理论指导,还有详细的代码示例,建议读者结合自身项目的实际情况,逐步实践文中提到的技术和方法,特别是在构建自动化测试框架和监控系统时,关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
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