CV1873 树的点分治

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载
题解:
    什么情况点i会对点j做贡献?在i~j路径上的点中,点j最先被选中,概率是1/[dis(i,j)+1]
    答案=∑{1/[dis(i,j)+1]}
              i,j
    点分+FFT算出距离为1~n的点对数即可


AC code

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
inline int rd(){int t;scanf("%d",&t);return t;}
#define F f[k&1]
#define G f[~k&1]
#define N 30010
#define md 998244353
ll w[N<<1],f[2][N<<1],cnt[N<<1];
ll pw(ll x,ll k){
	ll t=1;
	for (;k;k>>=1,x=x*x%md)
		if (k&1) t=t*x%md; 
	return t;
}
void DFT(ll *a,int n,ll w0){
	ll i,j,k;
	for (i=w[0]=1;i<n;++i) w[i]=w[i-1]*w0%md;
	for (k=i=0;i<n;++i) F[i]=a[i];
	for (;i;++k) for (i=0;i<n>>1>>k;++i) for (j=0;j^1<<k;++j)
		G[i<<k<<1|j]=(F[i<<k|j]+F[i<<k|j|n>>1]*w[j*n>>k>>1])%md,
		G[i<<k<<1|j|1<<k]=(F[i<<k|j]-F[i<<k|j|n>>1]*w[j*n>>k>>1])%md;
	for (i=0;i<n;++i) a[i]=G[i];
}
void NTT(ll *a,int n){
	ll i,inv=pw(n,md-2);
	DFT(a,n,pw(3,(md-1)/n));
	for (i=0;i<n;i++) a[i]=a[i]*a[i]%md;
	DFT(a,n,w[n-1]);
	for (i=0;i<n;i++) a[i]=(a[i]*inv%md+md)%md;
}
#define V E[i].t
#define FOR for (int i=ft[u];i;i=E[i].n) if (!vis[V]&&V!=f)
struct edge{int t,n;}E[N<<1];
int SUM,R,D,n,i,x,y,tot;
int sum[N],ft[N],key[N],vis[N],ans[N<<1];
double ANS;
void up(int &x,int y){x=max(x,y);}
void Gsum(int u,int f){
	sum[u]=1;
	FOR Gsum(V,u),sum[u]+=sum[V];
}
void Groot(int u,int f){
	key[u]=SUM-sum[u];
	FOR Groot(V,u),up(key[u],sum[V]);
	if (key[u]<key[R]) R=u;
}
void Gcnt(int u,int f,int d){
	up(D,d);
	++cnt[d];
	FOR Gcnt(V,u,d+1);
}
void dev(int u,int k){
	int i;
	Gcnt(u,u,D=k==1?0:1);
	for (++D;D-(D&-D);) D+=D&-D; D<<=1;
	NTT(cnt,D);
	for (i=0;i<=D;i++) ans[i]+=cnt[i]*k,cnt[i]=0;
}
void solve(int u){ int f=0;
	dev(u,vis[u]=1);
	FOR dev(V,-1);
	FOR R=0,Gsum(V,V),SUM=sum[V],
		Groot(V,V),solve(R);
}
int main(){
	for (n=rd(),i=1;i<n;i++){
		x=rd()+1,y=rd()+1;
		E[++tot]=(edge){y,ft[x]},ft[x]=tot;
		E[++tot]=(edge){x,ft[y]},ft[y]=tot;
	}
	key[0]=n;
	solve(1);
	for (i=1;i<=n;i++) ANS+=(double)ans[i-1]/i;
	printf("%.4f",ANS);
	return 0;
}


YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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