【模板】倍增求LCA

颓废了几个月了qwq

先敲一通模板(Luogu P3379

#include<iostream>
#include<cstdio>
#define N 500005
using namespace std;
int n, m, root, tot;
int f[N][22];
struct edge{
    int go, next;
}e[2*N];
int head[N], dep[N], a, b;
void ycl(int u, int father){
    dep[u]=dep[father]+1;
    for(int i=0; i<=20; i++) 
        f[u][i+1]=f[f[u][i]][i];
    for(int i=head[u]; i; i=e[i].next){
        int v=e[i].go;
        if(v==father) continue;
        f[v][0]=u;
        ycl(v, u);
    }
}
void add(int u, int v){
    e[++tot].go=u;
    e[tot].next=head[v];
    head[v]=tot;
}
int LCA(int x, int y){
    if(dep[x]<dep[y])swap(x, y);
    for(int i=21; i>=0; i--){
        if(dep[f[x][i]]>=dep[y])x=f[x][i];
        if(x==y)return x;
    }
    for(int i=21; i>=0; i--)
        if(f[x][i]!=f[y][i]) x=f[x][i], y=f[y][i];
    return f[x][0];
}
int main(){
    scanf("%d%d%d", &n, &m, &root);
    for(int i=1; i<n; i++){
        scanf("%d%d", &a, &b);
        add(a, b);
        add(b, a);
    }
    ycl(root, 0);
    for(int i=1; i<=m; i++){
        scanf("%d%d", &a, &b);
        printf("%d\n", LCA(a, b));
    }
    return 0; 
}

转载于:https://www.cnblogs.com/pushinl/p/9714792.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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