tyvj4865 天天和树tree

本文介绍了一种求解树直径的算法实现,并通过两次深度优先搜索确定树的两个极端节点,进而找出树中最长路径。文章包含完整的C++代码示例。
#include<bits/stdc++.h>
#define MAXN 100000+10
using namespace std;
struct ed{int v,next;}edge[2*MAXN];
int n,far1,far2,maxlen,ans=0,head[MAXN],pre[MAXN],d[MAXN];
bool is[MAXN],vis[MAXN];
void add(int u,int v){
    static int tot=0;
    edge[++tot].v=v;
    edge[tot].next=head[u];
    head[u]=tot;
}
void dfs1(int u,int fa,int len){
    if(len>maxlen){maxlen=len;far1=u;}
    for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){
        int v=edge[i].v;
        if(v!=fa)dfs1(v,u,len+1);
    }
}
void dfs2(int u,int fa,int len){
    pre[u]=fa;
    if(len>maxlen){maxlen=len;far2=u;}
    for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){
        int v=edge[i].v;
        if(v!=fa)dfs2(v,u,len+1);
    }
}
void dfs3(int u,int fa,int dis){
    d[u]=dis;
    for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){
        int v=edge[i].v;
        if(v!=fa)dfs3(v,u,dis+1);
    }
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<n;i++){
        int u,v;
        scanf("%d%d",&u,&v);
        add(u,v);add(v,u);
    }
    maxlen=0;
    dfs1(1,1,1);
    maxlen=0;
    dfs2(far1,far1,1);
    is[far1]=1;
    for(int i=far2;i!=pre[i];i=pre[i])is[i]=1;
    for(int u=1;u<=n;u++)
        if(is[u]){
            for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){
                int v=edge[i].v;
                if(!is[v])dfs3(v,u,1);
            }
        }    
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(!is[i])ans=max(ans,d[i]);
    printf("%d",ans);        
    return 0;
}

 

找直径即可,正确性显然(嘿嘿嘿。。。)

 其实反证法很容易搞定。。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/NINGLONG/p/7554531.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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