POJ1741:Tree——点分治

本文深入探讨了分治算法中的重心分解技巧,通过POJ1741题例详细解析了如何寻找树的重心,并介绍了在处理以当前点为最低公共祖先(LCA)的链时的统计方法。文章强调了正确维护子树大小的重要性,避免了暴力枚举点对的低效方法。

题面

  POJ1741

解析

   刚学了点分治,练一练模版题

  过程就不多说了,主要说说细节

  在每次查询下一棵子树时, 传进去的整棵子树大小是上一次的$siz$, 这个数据其实是错的, 但好像并不影响时间复杂度, 这样的话找重心就必须找最大子树最小的点了,否则会错。因此需要存一个当前最大子树最小的点的最大子树的大小, 以及当前的重心, 每次找重心之前,前者要赋为$inf$

  在每次统计以当前点为$lca$的链的答案时, 要先把这个重心加入数组中, 再按$dis$排序, 然后用双指针法或是其他可行的方法统计答案, 不能暴力枚举点对,不然复杂度不对

 代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 40005, inf = 0x3f3f3f3f;

inline int read()
{
    int ret, f=1;
    char c;
    while((c=getchar())&&(c<'0'||c>'9'))if(c=='-')f=-1;
    ret=c-'0';
    while((c=getchar())&&(c>='0'&&c<='9'))ret=(ret<<3)+(ret<<1)+c-'0';
    return ret*f;
}

int n, k;

int head[maxn], tot;
struct edge{
    int nxt, to, d;
}e[maxn<<1];

void Addedge(int x, int y, int w)
{
    e[++tot] = (edge){head[x], y, w};
    head[x] = tot;
}

int cnt;
int dis[maxn], siz[maxn], bel[maxn], p[maxn], ans, val, rt;
bool vis[maxn];

void dfs(int x, int fa, int sum)
{
    int ret = 0;    
    siz[x] = 1;
    for(int i = head[x]; i; i = e[i].nxt)
    {
        int id = e[i].to;
        if(vis[id] || id == fa)    continue;
        dfs(id, x, sum);
        siz[x] += siz[id];
        ret = max(ret, siz[id]);
    }
    ret = max(ret, sum - siz[x]);
    if(ret < val)
    {
        val = ret;
        rt = x;
    }
}

bool cmp(int x, int y)
{
    return dis[x] < dis[y];
}

void get_dis(int x, int fa, int b)
{
    p[++cnt] = x;
    bel[x] = b;
    for(int i = head[x]; i; i = e[i].nxt)
    {
        int id = e[i].to;
        if(id == fa || vis[id])    continue;
        dis[id] = dis[x] + e[i].d;
        get_dis(id, x, b);
    }
}

int num[maxn];

void calc(int x)
{
    cnt = 0;    
    p[++cnt] = x;
    dis[x] = 0;
    bel[x] = x;
    for(int i = head[x]; i; i = e[i].nxt)
    {
        int id = e[i].to;
        if(vis[id])    continue;
        dis[id] = e[i].d;
        get_dis(id, x, id);
    }
    sort(p + 1, p + cnt + 1, cmp);    
    for(int i = 1; i <= cnt; ++i)
        ++ num[bel[p[i]]];
    int l = 0, r = cnt;
    while(l < r - 1)
    {
        ++ l;
        -- num[bel[p[l]]];
        while(dis[p[r]] + dis[p[l]] > k)
        {
            -- num[bel[p[r]]];
            -- r;
            if(r <= l)
                break;
        }
        if(r <= l)    break;
        ans += r - l - num[bel[p[l]]];    
    }
    if(r > l)
        -- num[bel[p[r]]];
}

void solve(int x)
{
    vis[x] = 1;
    calc(x);
    for(int i = head[x]; i; i = e[i].nxt)
    {
        int id = e[i].to;
        if(vis[id])    continue;
        val = inf;
        dfs(id, x, siz[id]);
        solve(rt);
    }
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d", &n, &k), n != 0)
    {
        for(int i = 1; i < n; ++i)
        {
            int u = read(), v = read(), w = read();
            Addedge(u, v, w);
            Addedge(v, u, w);
        }
        val = inf;
        dfs(1, 0, n);
        solve(rt);
        printf("%d\n", ans);
        ans = tot = 0;
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
            head[i] = vis[i] = 0;
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/Joker-Yza/p/11614532.html

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
### 关于PAT Basic Level Practice的测试点及题目解析 #### 题目难度分级 PAT(Programming Ability Test)是由浙江大学举办的计算机程序设计能力考试,分为不同级别。其中乙级即Basic Level主要面向初学者,考察基本编程技能[^1]。 #### 测试点特点 对于PAT Basic Level中的某些特定题目而言,其测试点设置较为严格。例如,在处理字符串匹配类问题时,需要注意算法逻辑中何时应当终止循环以防止不必要的重复计算;而在涉及数值运算的问题里,则可能因为边界条件而增加复杂度[^3]。 #### 编程语言的选择影响 值得注意的是,尽管大部分简单题目可以作为学习某种新语言的良好实践材料,但在实际操作过程中可能会遇到由于所选语言特性而导致难以通过全部测试点的情况。比如Java在面对部分效率敏感型试题时表现不佳,这可能是由于该语言本身的执行速度相对较慢以及内存管理方式等因素造成的。因此有时不得不转而采用其他更适合解决此类问题的语言版本来完成解答[^2]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100000]; int c=1; void getPrime(){ int flag=0; for(int i=2;i<105000;i++){ flag=1; for(int j=2;j<=sqrt(i);j++){ if(i%j==0){ flag=0; break; } } if(flag==1) a[c++]=i; } } int main(){ int m,n,i,t=1; scanf("%d %d",&m,&n); getPrime(); for(i=m;i<=n;i++){ if(t%10==1){ printf("%d",a[i]); t++; }else{ printf(" %d",a[i]); t++; } if((t-1)%10==0) printf("\n"); } return 0; } ``` 上述C++代码展示了如何实现一个简单的质数打印功能,并且针对输出格式进行了特殊处理以满足特定要求。这段代码很好地体现了编写高效解决方案的重要性,尤其是在应对像PAT这样的在线评测系统时[^4]。
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