bzoj2152: 聪聪可可

本文介绍了一个树形DP算法题目,通过递归计算每个节点子树中长度模3的不同余数的链数量,并统计整个树中满足特定长度要求的链的数量。最后输出这些链的数量与总可能性之间的比例。

这题一眼题就是树形DP了,前两天看完,结果因为高烧+流感写不动,今天切了。

mod数极小,那么f[i][j]表示以i为根节点的子树中,长度%3==j的链的个数。

答案就是这一个子节点乘以前面的子节点的对应值,用根累计。

 

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;

struct node
{
    int x,y,d,next;
}a[41000];int len,last[21000];
void ins(int x,int y,int d)
{
    len++;
    a[len].x=x;a[len].y=y;a[len].d=d;
    a[len].next=last[x];last[x]=len;
}

int A,B,f[21000][3];
void dfs(int x,int fa)
{
    //printf("%d\n",x);
    f[x][0]++;
    for(int k=last[x];k;k=a[k].next)
    {
        int y=a[k].y;
        if(y!=fa)
        {
            int d=a[k].d;
            dfs(y,x);
            A+=f[x][0]*f[y][(3-d)%3];//(这一位+d)%3==0
            A+=f[x][1]*f[y][(5-d)%3];
            A+=f[x][2]*f[y][(4-d)%3];
            
            f[x][(0+d)%3]+=f[y][0];
            f[x][(1+d)%3]+=f[y][1];
            f[x][(2+d)%3]+=f[y][2];
        }    
    }
}

int gcd(int A,int B)
{
    if(A==0)return B;
    return gcd(B%A,A);
}
int main()
{
    int n,x,y,w;
    scanf("%d",&n);
    len=0;memset(last,0,sizeof(last));
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);w%=3;
        ins(x,y,w);ins(y,x,w);
    }
    
    A=0,B=n*n;
    dfs(1,0);A=A*2+n;
    //printf("%d\n",A);
    int G=gcd(A,B);
    printf("%d/%d\n",A/G,B/G);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AKCqhzdy/p/8320630.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求解方法;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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