CF#321-C - Kefa and Park-DFS

本文解析了CodeForces竞赛中一道关于树形结构的问题,通过DFS遍历算法寻找满足特定条件的叶子节点数量,详细介绍了算法实现过程。

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

http://codeforces.com/contest/580/problem/C

题意:

给n,m;

n个数构成一棵树

接下来n个数,表示每个点的权值(1,0) 1表示该节点有猫,0表示没

接下来n-1条边

 找出  有多少个     叶子节点,满足 叶子节点到根节点1的路径上 连续的 权值为1的点不超过 m个


直接dfs遍历邻接表,把节点的权值传递一遍

如果上一个点(累计连续权值)>m,  其下所有儿子都直接记为m+1

如果没,则上一个节点权值为1,【如果当前节点权值也为1,则当前累计权值为上次的+1,如果当前为0,当前累计权值更新为0】

   如果上一个节点权值为0 ,【当前节点累计权值与 自己的权值一样】

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue> 
#include <set>
#include <vector>
using namespace std;


int cat[100005]; 
int du[100005];
int tm[100005];
vector <int> map[100005];
int vis[100005];
int m;
int main()
{
	void dfs(int j);
	int n,i; 
	scanf("%d%d",&n,&m);
	int a,b; 
	for (i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&tm[i]);
	}
	
	for (i=1;i<=n-1;i++)
	{
		scanf("%d%d",&a,&b);
		du[a]++;
		du[b]++; 
		map[a].push_back(b);
		map[b].push_back(a);
	}	 
	
	
	cat[1]=tm[1];
	vis[1]=1;
	dfs(1);
	
	int cun=0;
	for (i=2;i<=n;i++) //注意i=1不能算是答案
	{
		if (du[i]==1&&cat[i]<=m)
			cun++;
	}
	
	
	printf("%d\n",cun);
	return 0;
	
}

void dfs(int j)
{
	int i;
	for (i=0;i<map[j].size();i++)
	{
		
		int t=map[j][i];
		if (vis[t])		//标记已经访问过
			continue;
		if (cat[j]>m)  //如果有一个点处已经超m,那么往下所有点都不合法
		{
			cat[t]=m+1; 
		}
		else
		{
			
			if (tm[j]==1)
			{
				if (tm[t]==1)
					cat[t]=cat[j]+1;
				else
					cat[t]=0;
			}
			else 
				cat[t]=tm[t]; 
		}
		vis[t]=1;
		dfs(t);
	}
	
}


<think>好的,我现在需要帮助用户在Stata中执行截尾归并操作,并且要确保与之前提到的实证分析模型兼容。用户之前的需求是关于多时点双重差分模型的应用,现在又提到了截尾归并,可能涉及到处理数据中的截尾(censored)和合并(merged)问题。首先,我需要明确用户所说的“截尾归并”具体指的是什么,因为这两个术语在统计学中有不同的含义。 首先,截尾数据(censored data)通常指的是在某个阈值以上或以下的数据被截断,例如Tobit模型处理的情况。而合并数据(merged data)可能指的是将多个数据集合并,比如通过merge命令合并横向或纵向的数据。用户可能是在处理数据时遇到了这两种情况,需要结合起来处理,或者在模型中进行调整。 回顾用户之前的实证模型,他们使用了多时点DID,控制了个体固定效应和省份-年份联合固定效应,还进行了多项检验和机制分析。现在需要引入截尾归并操作,可能与数据预处理有关,比如处理因变量gtfp1的截尾问题,或者在合并不同来源的数据时处理截尾情况。 接下来,我需要确定在Stata中处理截尾数据的常用方法。例如,Tobit模型适用于因变量在某个点被截断的情况,使用命令tobit。另外,如果用户的数据存在归并(比如合并多个数据库时的截尾问题),可能需要先进行数据合并,再处理截尾。此外,用户可能需要在回归模型中考虑这些数据特性,比如在reghdfe中使用截尾回归。 需要确保建议的命令与用户之前的模型兼容,比如控制固定效应和聚类标准误。同时,用户提到了“截尾归并”,可能需要分步骤处理:首先合并数据,然后处理截尾,再进行回归分析。或者,截尾归并可能指的是在合并后的数据上进行截尾处理,比如处理合并后某些变量的缺失或截断值。 还需要检查用户之前使用的命令,如reghdfe,是否支持截尾回归。如果不支持,可能需要使用其他命令,如censReg或tobit,并结合固定效应处理。此外,用户可能需要在数据合并时使用merge命令,处理不同数据源的匹配问题,并注意保留或排除某些观察值。 最后,需要生成相关问题,帮助用户进一步理解截尾归并在其模型中的应用,例如如何检验Tobit模型的适用性,如何处理合并数据中的样本选择偏差,或者在多时点DID中如何整合截尾数据处理等。</think>以下是在Stata中实现截尾归并操作的技术方案,结合您之前的多时点DID模型需求: --- ### 一、截尾数据处理(Censored Data) #### 1.1 Tobit模型实现 ```stata * 左截尾处理(假设gtfp1在0值截断) tobit gtfp1 kefa ed is creat er gover pre plant co2 y i.id i.provinceid#year, ll(0) vce(cluster id_year) est store tobit1 * 输出结果(与DID模型结果对比) esttab tobit1 using "截尾回归.rtf", se ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) addnote("左截断点=0") replace ``` #### 1.2 含固定效应的截尾回归 ```stata * 安装censReg包 ssc install censReg * 控制双向固定效应 censReg gtfp1 kefa 控制变量, censored(0, left) fix(id provinceid year) cluster(id_year) ``` --- ### 二、数据归并操作(Merged Data) #### 2.1 横向数据合并 ```stata * 匹配县域政策数据与地市经济数据 use 政策数据库.dta, clear merge 1:1 id year using 经济数据库.dta, keep(match) gen(merge_flag) drop if merge_flag == 1 // 删除无匹配经济数据的政策记录 ``` #### 2.2 纵向数据拼接 ```stata * 合并不同年份截面数据 append using 2010-2015.dta 2016-2020.dta, gen(data_source) ``` --- ### 三、联合操作技术要点 #### 3.1 截尾归并的时序处理 ```stata * 在DID框架下处理截尾数据 gen post = (year >= policy_year) reghdfe gtfp1 kefa##post 控制变量, absorb(id provinceid#year) cluster(id_year) censored(0, left) ``` #### 3.2 稳健性检验 ```stata * 不同截断点敏感性分析 foreach c in 0 0.1 0.2 { tobit gtfp1 kefa 控制变量 if gtfp1 > `c', ll(`c') vce(cluster id_year) est store tob_c`c' } ``` --- ### 四、与DID模型的兼容性保障 1. **固定效应保留**:在`censReg`中通过`fix()`选项保留原有双向固定效应[^1] 2. **标准误一致性**:使用`cluster(id_year)`保持与基准回归相同的误差结构[^2] 3. **政策冲击时点处理**:通过`kefa##post`交乘项维持多时点DID识别策略[^3] --- ### 理论依据 1. **截尾数据修正**:Tobit模型通过MLE估计解决因变量受限问题[^4] 2. **归并数据选择**:`merge`命令的`keep(match)`选项可避免样本选择偏差[^5] 3. **参数一致性**:当误差项服从正态分布时,截尾回归系数具有一致性[^6] ---
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