Luogu P1552 [APIO2012]派遣 主席树

本文介绍了一种使用主席树解决树上工资分配问题的方法。问题要求找到每个节点子树中工资总和不超过m的情况下,使得工资前tot_i大的点的乘积最大化。通过DFS序和主席树,实现了对每个节点的有效查询。

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这个题好像大多数人用的都是左偏树啊?这里我来贡献一发主席树的解法。

把题目中的问题抽象出来,其实就是询问每一个点的子树中,工资前\(tot_i\)大的点,使它们的和满足\(\sum cost_i<=m\),在此前提下使\(tot_i\)尽可能大,答案就是\(ans=max(tot_i*lead_i)\)

如果只有一个点的话直接二分一下就好了,但现在树上的每一个点都可能是答案的产生1处。为了便于访问每一棵子树,我们把原先的树按\(dfs\)序划分,子树显然就是连续的一个序列。紧接着我们按\(dfs\)序对整棵树进行维护,最后在主席树上每个点二分一下\(tot_i\)的大小就好啦~

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define int long long

const int N = 100010;
int ans;
int n, m, rt, cnt, sz[N], dfn[N], cost[N], lead[N], head[N];

struct edge {
    int nxt, to;

    edge (int _nxt = 0, int _to = 0) {
        nxt = _nxt, to = _to;
    }
}e[N << 1];

void add_len (int u, int v) {
    e[++cnt] = edge (head[u], v); head[u] = cnt;
    e[++cnt] = edge (head[v], u); head[v] = cnt;
}

#define mid ((l + r) >> 1)

int tot;

struct Segment_Tree {
    struct Segment_Node {
        int ls, rs, sz, sum;
        Segment_Node () {sum = ls = rs = sz = 0;}
    }t[N << 5];
    
    int modify (int _rt, int l, int r, int w) {
        int p = ++tot;
        t[p].ls = t[_rt].ls;
        t[p].rs = t[_rt].rs;
        t[p].sz = t[_rt].sz + 1;
        t[p].sum = t[_rt].sum + w;
        if (l != r) {
            if (w <= mid) {
                t[p].ls = modify (t[_rt].ls, l, mid, w);
            } else {
                t[p].rs = modify (t[_rt].rs, mid + 1, r, w);
            }
        }
        return p;
    }

    #undef mid

    int query (int u, int v, int l, int r, int m) {
        int ans = 0;
        while (l < r) {
            int mid = (l + r) >> 1;
            int suml = t[t[v].ls].sum - t[t[u].ls].sum;
            // printf ("v = %d, t[v].sum = %d, t[v].sz = %d, t[ls].sum = %d, t[ls].sz = %d\n", v, t[v].sum, t[v].sz, t[t[v].ls].sum, t[t[v].ls].sz);
            // printf ("l = %d, r = %d, m = %d, mid = %d, suml = %d, sz = %d\n", l, r, m, mid, suml, t[t[v].ls].sz - t[t[u].ls].sz);
            if (m <= suml) {
                u = t[u].ls;
                v = t[v].ls;
                r = mid;
            } else {
                ans += t[t[v].ls].sz - t[t[u].ls].sz;
                u = t[u].rs;
                v = t[v].rs;
                l = mid + 1;
                m -= suml;
            }
        }
        // printf ("m = %d, r = %d, ans = %d\n", m, r, ans);
        ans += floor ((1.0 * m) / (1.0 * r));
        // printf ("ans = %d\n", ans);
        return ans;
    }
}tree;

int root[N];
void pre (int u, int fa) {
    sz[u] = 1;
    dfn[u] = ++dfn[0];
    root[dfn[u]] = tree.modify (root[dfn[u] - 1], 1, m, cost[u]);
    for (int i = head[u]; i; i = e[i].nxt) {
        int v = e[i].to;
        if (v != fa) {
            pre (v, u);
            sz[u] += sz[v];
        }
    }
}

signed main () {
    cin >> n >> m;
    for (int u = 1; u <= n; ++u) {
        static int v;
        cin >> v >> cost[u] >> lead[u];
        if (v == 0) {
            rt = u;
        } else {
            add_len (u, v);
        }
    }
    pre (rt, 0);
    for (int u = 1; u <= n; ++u) {
        int dfnu = dfn[u];
        int dfnv = dfn[u] + sz[u] - 1;
        ans = max (ans, 1LL * lead[u] * tree.query (root[dfnu - 1], root[dfnv], 1, m, m));
    }
    cout << ans << endl;
} 

转载于:https://www.cnblogs.com/maomao9173/p/10523010.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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