P3554 [POI2013]LUK-Triumphal arch

\(\color{#0066ff}{ 题目描述 }\)

给一颗树,1号节点已经被染黑,其余是白的,两个人轮流操作,一开始B在1号节点,A选择k个点染黑,然后B走一步,如果B能走到A没染的节点则B胜,否则当A染完全部的点时,A胜。求能让A获胜的最小的k

\(\color{#0066ff}{输入格式}\)

第一行:n

然后是n-1条边

\(\color{#0066ff}{输出格式}\)

最小的k

\(\color{#0066ff}{输入样例}\)

7
1 2
1 3
2 5
2 6
7 2
4 1

\(\color{#0066ff}{输出样例}\)

3

\(\color{#0066ff}{数据范围与提示}\)

\(1\leq n \leq 300000\)

\(\color{#0066ff}{ 题解 }\)

考虑当前B在一个点上,首先,他肯定不会走回头路,因为来的路一定都被染黑了,肯定不优的
如果当前点的子树个数>k,那么显然A是不能全染黑的,B就有机可乘了qwq
如果子树个数不足,那么显然剩下的一些染色机会就会被分配到子树中去
我们设f[i]表示将i的子树全部染黑(不包括i)还需要几次
\(f[u] = \sum{(f[v]+1)} - k\)
二分ans,我们只需判\(f[1]\)是否为0即可
#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
LL in() {
    char ch; LL x = 0, f = 1;
    while(!isdigit(ch = getchar()))(ch == '-') && (f = -f);
    for(x = ch ^ 48; isdigit(ch = getchar()); x = (x << 1) + (x << 3) + (ch ^ 48));
    return x * f;
}
struct node {
    int to;
    node *nxt;
    node(int to = 0, node *nxt = NULL): to(to), nxt(nxt) {}
    void *operator new (size_t) {
        static node *S = NULL, *T = NULL;
        return (S == T) && (T = (S = new node[1024]) + 1024), S++;
    }
};
const int maxn = 3e5 + 100;
int f[maxn];
node *head[maxn];
int n;
void add(int from, int to) {
    head[from] = new node(to, head[from]);
}
void dfs(int x, int fa, int mid) {
    f[x] = 0;
    for(node *i = head[x]; i; i = i->nxt) {
        if(i->to == fa) continue;
        dfs(i->to, x, mid);
        f[x] += (f[i->to] + 1);
    }
    f[x] = std::max(0, f[x] - mid);
}
bool ok(int mid) {
    dfs(1, 0, mid);
    return f[1] == 0;
}
int main() {
    n = in();
    int x, y;
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        x = in(), y = in();
        add(x, y), add(y, x);
    }
    int l = 0, r = n, ans = n;
    while(l <= r) {
        int mid = (l + r) >> 1;
        if(ok(mid)) ans = mid, r = mid - 1;
        else l = mid + 1;
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/olinr/p/10237917.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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