luogu P3379 【模板】最近公共祖先(LCA)

本文深入解析LCA(最近公共祖先)问题中倍增算法的实现细节,通过实例讲解如何利用倍增思想优化查找效率至O(logn),并提供洛谷模板题的完整代码示例。

lca最近公共祖先,是指两个点最近的祖先节点;求lca我知道的有三种倍增,
st表,tarjan,我要介绍的是倍增,我才不会告诉你我只会这一个。
话说我学lca可真的路途曲折,在qbxt,lcy dalao 的vector存图让我这个没接触过stl的蒟蒻完全懵圈,夏令营没有讲,学校里学长讲我又完美错过,心里的痛说不出,,,
还好又找学长单独开了下小灶,额,跑偏了,回归正题。
最近公共祖先的话,貌似挺有用,因为之前多次看到这个字眼(毕竟我只是刚刚打过模板的蒟蒻,题的话还没有去接触),其实我都快放弃lca了,但是学长突然留了一道题需要用lca,,,虽然我还是没有打出来。。。有跑偏了
最近公共祖先,首先我们可以很容易想到,先从一个点往上找它的祖先节点,然后标记下,再找另外一个点的祖先节点,找到的第一个标记的点就是两点的最近公共祖先,但当树退化成链时,复杂度会变为O(N),这样的话,显然是不行的,所以我们在这个基础上利用倍增的思想优化一下,一个一个的跳,有点慢,那我们就两个两个的跳,在此之前先将两个点提到同一深度,然后用倍增的思想,同时往上跳2^n步,这样的复杂度可以优化到O(logn)。
总结一下倍增求lca就以下几点:
1.先确定两个节点的高低,即先假设一个节点在下面,如果不是交换两个节点,使假设的节点确实下面;
2.将两点提至同一深度;
3.两点同时往上跳,直至跳到最近公共祖先;

下面是luogu的模板题 附代码+注释

题目描述

如题,给定一棵有根多叉树,请求出指定两个点直接最近的公共祖先。

输入输出格式

输入格式:

第一行包含三个正整数N、M、S,分别表示树的结点个数、询问的个数和树根结点的序号。

接下来N-1行每行包含两个正整数x、y,表示x结点和y结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树)。

接下来M行每行包含两个正整数a、b,表示询问a结点和b结点的最近公共祖先。

输出格式:

输出包含M行,每行包含一个正整数,依次为每一个询问的结果。

输入输出样例

输入样例#1: 复制

5 5 4
3 1
2 4
5 1
1 4
2 4
3 2
3 5
1 2
4 5
输出样例#1: 复制
4
4
1
4
4

说明

时空限制:1000ms,128M

数据规模:

对于30%的数据:N<=10,M<=10

对于70%的数据:N<=10000,M<=10000

对于100%的数据:N<=500000,M<=500000

样例说明:

该树结构如下:

image

第一次询问:2、4的最近公共祖先,故为4。

第二次询问:3、2的最近公共祖先,故为4。

第三次询问:3、5的最近公共祖先,故为1。

第四次询问:1、2的最近公共祖先,故为4。

第五次询问:4、5的最近公共祖先,故为4。

故输出依次为4、4、1、4、4。


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdlib>

using namespace std;
int n;
int m;
int s;
int x,y;
int a,b;
int p;

const int maxn = 5211314;
const int inf = 500521;

int head[maxn];
int f[inf][20];//f[a][b]意思为a点往上面跳2^b步到达的祖先节点
int deep[maxn];//用来存点的深度
struct edge{//结构体存边
    int from;
    int to;
    int next;
}e[maxn];
inline int read(){//读入优化
    int x = 0;int f = 1;char c = getchar();
    while(c<'0'||c>'9'){
        if(c=='-')f = -f;
        c = getchar();
    }
    while(c<='9'&&c>='0'){
        x = x*10+c-'0';
        c= getchar();
    }
    return x*f;
}

void add(int a,int b){//邻接表存边
    p++;
    e[p].from = head[a];
    e[p].to = b;
    head[a] = p;
}
void dfs(int root){//dfs深搜建树
    for(int i = head[root]; i ; i = e[i].from)
    {
        if(!deep[e[i].to]){
            deep[e[i].to] = deep[root] + 1;
            f[e[i].to][0] = root;
            dfs(e[i].to);
        }
    }
}
int lca(int x,int y){
    if(deep[x] < deep[y]){//确定两点深度
        x^=y^=x^=y;//异或操作交换x,y两点的值
    }
//将两点提至同一深度
    for(int i = 19; i>=0; i--){//这里的19根据数据范围而定
        if(deep[f[x][i]]>=deep[y]){//这点很重要deep值越大说明深度值越大在下面,
            x = f[x][i];//我一开始想不明白的原因就是没想通这里
        }
    }
    if(x == y)return x;//如果y是x的祖先节点或者x是y的祖先节点

    for(int i = 10; i>=0; i--){//让两点同时往上跳
        if(f[x][i] != f[y][i]){//如果相等说明已经是或者在最近公共祖先之上了
            x = f[x][i];//两点不断接近最近公共祖先
            y = f[y][i];//最终一定能到达最近公共祖先的儿子节点
        }
    }
    return f[x][0];//因为是儿子节点所以需要在往上跳一步
}
int main(){
    n = read();
    m = read();
    s = read();
    for(int i = 1; i<=n-1; i++){
        x = read();
        y = read();
        add(x,y);
        add(y,x);
    }
    deep[s] = 1;
    f[s][0] = s;
    dfs(s);
    for(int i = 1; i<=19; i++){
        for(int j = 1; j<=n; j++){
            f[j][i] = f[f[j][i-1]][i-1];
        }
    }
    for(int i = 1; i<=m; i++){
        a = read();
        b = read();
        printf("%d\n",lca(a,b));
    }
    return 0;
} 

转载于:https://www.cnblogs.com/Euplectella/p/9907297.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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