砍树枝

问题描述

这天,CD 作为 moreD 的宠物,又被残酷地训练爬树了,moreD 保证了这棵树满足从任意一个点出发,CD 都能走到所有的点,CD 每天都要爬过所有的点才能回家吃饭。经过一天又一天残酷的训练以后,CD 已经忍无可忍了,于是CD 会愤怒地误伤一条树枝,一条树枝被误伤以后就不可以再走了。当然,CD 不符合宠物法则的行动怎么会逃过 moreD 的眼睛,moreD决定,每当CD 误伤一条树枝,他都会再重新加一条树枝,可是他不知道加完以后,这只宠物是否还能从任意一个点出发到达所有的点,要是不能,岂不是让这只宠物得逞了么?问题是,现在 moreD也不知道CD 最终会误伤哪一条树枝,于是现在 moreD 臆测出了许多种可能,你要告诉 moreD:如果CD 误伤了第 z条边,他再在编号为 x 的点和编号为 y 的点之间加一条边,CD 是否能得逞。

输入格式

第一行一个正整数 n,表示节点个数。
接下来 n-1 行,每行两个正整数 x,y,表示原来树上存在一条连接编号为 x的节点和编号为 y 的节点的边。
第 n+1 行一个正整数 Q,表示询问次数。
接下来 Q 行,每行三个正整数 x,y,z,表示一个询问(含义如题所示)。

输出格式

输出共 Q 行。
对于每一个询问,如果 CD 会得逞就输出 YES,否则输出 NO。

样例输入

5

1 2

2 3

2 4

4 5

3

2 5 3

2 3 1

1 5 2

样例输出

NO
YES
YES

数据范围

对于20%的数据保证 n,Q≤1000。

对于另外20%的数据保证 n,Q≤10000 且树为随机生成。

对于70%的数据保证 nQ≤200000。

对于100%的数据保证 n≤200000,Q≤2000000。

题解

误伤一条边后,树变成两个连通块,如果新加的边可以把这两个连通块连起来,就满足能从任意一个点出发到达所有的点,也就是说CD不能得逞,否则CD就得逞了。(我在这边纠结了好久,每次都打反了(╥╯^╰╥))

假设在误伤边前加了一条边,就会在树上形成一个环,只要误伤的边在环中就不能得逞。所以不能得逞的条件就是新加入的那条边的两个端点在原树上面的路径包含删去的边。

一开始把树处理出来之后,只需要判断新加进去的边是否会连接由被误伤的边断开的连通块,被误伤的边会把原树断开,变成一个子树加另外一块。而这条边是连接这两个连通块的充要条件就是这条边有且仅有一个点在被割开的子树内。只要用 DFS 序判断是否仅有一个点的 DFS 序在被割开的子树所包含的范围内就可以了,时间复杂度是 O(N+Q)的。

然后用DFS序判断的时候我又纠结了好久。。。(ー`´ー)

三个if else 语句改了好多遍

最后发现其实好像没有我想的那么复杂。。。╮(╯▽╰)╭

区间(l,r)包含在区间(L,R)里面,就是(L<=l && r<=R),

不包含就是!(L<=l && r<=R)

然后一个包含一个不包含就不会很难写。。。┐( ̄ヮ ̄)┌

还有一个要注意的是,对于无向边我们存的是两条方向相反编号相邻的有向边,建图的时候边的编号从0开始,这样读入的第i条边对应的就是第((i-1)<<1)条和第(((i-1)<<1)^1)条边。【这边我就没有纠结了ε=(´ο`*)))   】

一个题解写了半个小时。。。ヽ(ー_ー)ノ

 

 1 #include <cstring>
 2 #include <cstdio>
 3 const int maxn=200005;
 4 struct node{
 5     int u,nex;
 6 }g[400005];
 7 int n,Q,fir[200005],num=-1;
 8 int f[200005][20],dfn[200005][2],cnt;  
 9 bool ct[400005];
10 int min(int x,int y)
11 {
12     return x<y?x:y;
13 }
14 int max(int x,int y)
15 {
16     return x>y?x:y;
17 }
18 void add(int x,int y)
19 {
20     g[++num].u=y;  g[num].nex=fir[x];  fir[x]=num; 
21     return;
22 }
23 void dfs(int x,int fa)
24 {
25     dfn[x][0]=++cnt;
26     for (int k=fir[x];k>-1;k=g[k].nex)
27       if (g[k].u!=fa)
28         dfs(g[k].u,x);
29     dfn[x][1]=++cnt;
30     return;
31 }
32 int main()
33 {
34     int i,j,k,x,y,z,u,v,l,r;
35     memset(fir,-1,sizeof(fir));
36     scanf("%d",&n);
37     for (i=1;i<n;i++)
38       scanf("%d%d",&x,&y),
39       add(x,y),add(y,x);
40     scanf("%d",&Q);
41     dfs(1,0);
42     while (Q--)
43     {
44         scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
45         z=(z-1)<<1;  u=g[z].u;  v=g[z^1].u;
46         l=max(dfn[u][0],dfn[v][0]);
47         r=min(dfn[u][1],dfn[v][1]);
48         if ((!(l<=dfn[x][0] && dfn[x][1]<=r) && l<=dfn[y][0] && dfn[y][1]<=r)) printf("NO\n");
49         else if ((!(l<=dfn[y][0] && dfn[y][1]<=r) && l<=dfn[x][0] && dfn[x][1]<=r)) printf("NO\n");
50         else printf("YES\n");
51     }
52     return 0;
53 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/rabbit1103/p/9740958.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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