CF1129E Legendary Tree 构造

本文介绍了一种在树形结构中进行高效查询的算法。通过构造特定序列和使用二分查找,实现节点父子关系的快速定位,从而优化树查询过程。算法复杂度为O(nlogn),适用于大数据量的树形结构查询。

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传送门


神树可还行

我们令\(1\)为树根,那么如果要询问\(x\)是否在\(y\)子树中,就令\(S = \{1\} , T = \{x\} , u = y\),询问一下就可以知道了。

那么考虑先构造出一个这样的序列\(a_i\):对于树上的每一个节点\(u\),它的父亲在这个序列上的位置在它的前面。

考虑增量构造。假如说我们已经构造出了\(1\)\(i\)的序列,现在要把\(i+1\)插入。有一种显然正确的构造方法:在序列上二分,找到一个最大的位置\(p\)满足\(S = \{1\} , T = \{a_1,a_2,...,a_p\} , u = i+1\)时询问答案为\(0\),将这个数放在\(a_p\)之后即可。

接下来我们可以找边了。对于每一个点,我们找它的所有儿子,而它的儿子一定在序列的后面的位置。于是在\(a_i\)上从右往左扫,用一个vector维护当前未找到父亲的点的集合\(P\)。对于点\(i\),先询问\(S = \{1\} , T = P , u = a_i\)时是否存在答案,如果不存在直接退出,否则二分出在\(P\)中最靠前的儿子\(P_j\),连上边\((i,P_j)\),然后再对于\(P' = \{P_{j+1},P_{j+2},...,P_{|P|}\}\)做这样的操作就可以了。

复杂度:构造序列需要\(nlogn\)、每一个儿子被找到需要\(nlogn\)、每一个点失败的询问总共\(n\)次,加起来\(2nlogn+n\)可以通过本题。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
//This code is written by Itst
using namespace std;

#define PII pair < int , int >
int N;
vector < PII > Edge;
vector < int > S , T , arr , son;

bool query(int u){
    cout << S.size() << endl;
    for(auto t : S) cout << t << ' ';
    cout << endl << T.size() << endl;
    for(auto t : T) cout << t << ' ';
    cout << endl << u << endl;
    int x; cin >> x; return x;
}

void answer(){
    cout << "ANSWER" << endl;
    for(auto t : Edge) cout << t.first << ' ' << t.second << endl;
}

int main(){
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin >> N;
    S.push_back(1); arr.push_back(2);
    for(int i = 3 ; i <= N ; ++i){
        int L = 0 , R = i - 2;
        while(L < R){
            int mid = (L + R + 1) >> 1;
            T.clear(); T.insert(T.begin() , arr.begin() , arr.begin() + mid);
            query(i) ? R = mid - 1 : L = mid;
        }
        arr.insert(arr.begin() + L , i);
    }
    son.push_back(*--arr.end());
    auto it = --arr.end();
    while(it-- != arr.begin()){
        auto t = son.begin();
        while(t != son.end()){
            T.clear(); T.insert(T.begin() , t , son.end());
            if(!query(*it)) break;
            int L = 0 , R = son.end() - t - 1;
            while(L < R){
                int mid = (L + R) >> 1;
                T.clear(); T.insert(T.begin() , t , t + mid + 1);
                query(*it) ? R = mid : L = mid + 1;
            }
            while(L){++t; --L;}
            auto t1 = t; Edge.push_back(PII(*it , *t)); son.erase(t1);
        }
        son.push_back(*it);
    }
    for(auto t : son) Edge.push_back(PII(t , 1));
    answer();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Itst/p/10512584.html

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
内容概要:本文详细介绍了IEEE论文《Predefined-Time Sensorless Admittance Tracking Control for Teleoperation Systems With Error Constraint and Personalized Compliant Performance》的复现与分析。论文提出了一种预定义时间的无传感器导纳跟踪控制方案,适用于存在模型不确定性的遥操作系统。该方案通过具有可调刚度参数的导纳结构和预定义时间观测器(PTO),结合非奇异预定义时间终端滑模流形和预定义时间性能函数,实现了快速准确的导纳轨迹跟踪,并确保误差约束。文中详细展示了系统参数定义、EMG信号处理、预定义时间观测器、预定义时间控制器、可调刚度导纳模型及主仿真系统的代码实现。此外,还增加了动态刚度调节器、改进的广义动量观测器和安全约束模块,以增强系统的鲁棒性和安全性。 适合人群:具备一定自动化控制理论基础和编程能力的研究人员、工程师,尤其是从事机器人遥操作、人机交互等领域工作的专业人士。 使用场景及目标:①理解预定义时间控制理论及其在遥操作系统中的应用;②掌握无传感器力观测技术,减少系统复杂度;③学习如何利用肌电信号实现个性化顺应性能调整;④探索如何在保证误差约束的前提下提高系统的响应速度和精度。 阅读建议:本文内容涉及较多的数学推导和技术细节,建议读者先熟悉基本的控制理论和Python编程,重点理解各个模块的功能和相互关系。同时,可以通过运行提供的代码示例,加深对理论概念的理解,并根据自身需求调整参数进行实验验证。
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