poj1330---Nearest Common Ancestors

本文详细介绍了如何通过Tarjan算法解决LCA问题,并提供了一种有效的实现方式。包括使用finddad过程进行回溯,遍历子树更新father节点,以及路径压缩优化等技巧。

tips:

  1.finddad的过程就是回溯的过程

  2.遍历完一个结点所有的子树后,该节点father才会更新

  3.father是由下向上更新的,---这样处理出了LCA

  4.ref:http://www.cnblogs.com/JVxie/p/4854719.html

//❤思路讲解:http://www.cnblogs.com/JVxie/p/4854719.html
//具体实现:https://blog.youkuaiyun.com/hy1405430407/article/details/48181453
//有的题解还要记录深度
//参考题解:
//主要:https://blog.youkuaiyun.com/zy704599894/article/details/52193936
//主要里面有路径压缩---当时卡了才理解,不过不用路径压缩也行
//https://www.cnblogs.com/sajuuk/p/4684536.html

#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cstring> //memset头文件
using namespace std;
const int M=10010;
int t;
int n;
bool vis[M];
int father[M];
vector<int > v[M];
vector<int > Q[M];
int root;
int ans;
void init(){
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=0;i<=n;i++){
        father[i]=i;
        v[i].clear();
        Q[i].clear();
    }
}
int finddad(int x){
    while(x != father[x]){
        x=father[x];
    }
    return father[x];
}

void Tarjan(int x){
    for(int i=0;i<v[x].size();i++){
        Tarjan(v[x][i]);
        father[v[x][i]]=x;
    }
    vis[x]=1;
    //此时x == father[x];
    //递归返回到x的上一层时才会改变
    for(int i=0;i<Q[x].size();i++){
        if(vis[Q[x][i]]){
            ans=finddad(Q[x][i]);
            return ;//只有一组询问,所以直接return
        }
    }
}
int main(){
    while(scanf("%d",&t)!=EOF){
        while(t--){
            scanf("%d",&n);
            init();
            int x,y;
            for(int i=1;i<n;i++){//
                scanf("%d%d",&x,&y);
                v[x].push_back(y);
                vis[y]=1;//有入度
            }
            //只有一组询问
            scanf("%d%d",&x,&y);
            Q[x].push_back(y);
            Q[y].push_back(x);
            for(int i=1;i<=n;i++){
                if(!vis[i]){//根结点
                    root=i;
                    break;
                }
            }
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            Tarjan(root);
            printf("%d\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/SUMaywlx/p/9519738.html

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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