Jumping Monkey ccpc网络赛重赛

这篇博客介绍了如何利用并查集和深度优先搜索(DFS)解决涉及树结构的问题。首先从正向思路分析,考虑最大点权节点对其他节点的影响,然后转向反向操作,将点权按大小排序,并通过DFS计算每个节点的深度作为答案。在示例中,通过维护父节点关系,构建新树,并用DFS遍历计算节点深度。最后,给出了完整的C++代码实现。

问题分析:

  • 我们先正向看这个问题。

  • 当前树里点权最大的节点对于其他节点来说肯定是都能到的,然后我们统计一下有哪些点,再删掉这个点权最大的点即可,递归就能得到答案。

  • 但是那样写可能比较复杂。

  • 所以采用了反向的做法。

  • 首先,我们把点权从小到大排序好,然后每一次都把当前点u变为与u相连的(已经枚举过的点)的根节点,从而构成一棵新树。最后节点的深度就是其答案。

  • 我们考虑第二个样例。请添加图片描述

  • 我们可以用并查集维护父节点,从样例二可以看到我们加节点2的时候是加在之前与他相连的节点1在新树的父节点,节点5是直接连上节点2(因为它本来就和节点2相连)。

  • 我们用vector来储存每一个节点相连的边。

  • 最后dfs得到答案。

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e5 + 10;
int fa[maxn];
pair<int, int> a[maxn];
vector<int> e[maxn];   //原树
vector<int> ans[maxn]; //新树
int depth[maxn];       //答案
int vis[maxn];
void dfs(int u)
{
        for (int j = 0; j < ans[u].size(); j++)
        {
                depth[ans[u][j]] = 1 + depth[u];
                dfs(ans[u][j]);
        }
        //求深度
}
int find(int x)
{
        while (x != fa[x])
                x = fa[x] = fa[fa[x]];
        return x;
}
int main()
{
        ios::sync_with_stdio(0);
        cin.tie(0);
        cout.tie(0);
        int t;
        cin >> t;
        while (t--)
        {
                int n;
                cin >> n;
                for (int i = 1; i <= n; i++)
                {
                        vis[i] = 0;
                        fa[i] = i;
                        e[i].clear();
                        ans[i].clear();
                }
                memset(a, 0, sizeof(a));
                for (int i = 1; i <= n - 1; i++)
                {
                        int u, v;
                        cin >> u >> v;
                        e[u].push_back(v);
                        e[v].push_back(u);
                        //储存旧树
                }
                for (int i = 1; i <= n; i++)
                {
                        cin >> a[i].first;
                        a[i].second = i;
                }
                sort(a + 1, a + 1 + n);
                vis[a[1].second] = 1;
                //代表是否已经加入到新树里面
                for (int i = 2; i <= n; ++i)
                {
                        int u = a[i].second;
                        for (auto &j : e[u])
                        {
                                if (!vis[j])
                                        continue;
                                int v = find(j);
                                fa[v] = u;
                                ans[u].push_back(v);
                        }
                        vis[u] = 1;
                }
                depth[a[n].second] = 1;
                dfs(a[n].second);
                for (int i = 1; i <= n; i++)
                {
                        cout << depth[i] << endl;
                }
        }
        return 0;
}
四足机器人任务挑战是一种专注于四足机器人设计、开发与应用的比,旨在推动人工智能和机器人技术在实际场景中的应用。这类比通常会设定特定的任务目标,例如自主导航、障碍跨越、环境感知等,并通过一系列规则来评判参队伍的表现。 ### 事规则 1. **参对象**:面向全球范围内的高校、研究机构以及企业团队开放报名[^3]。 2. **机器人类别**:参者需使用四足机器人完成指定任务。这些机器人应该具备一定的自主性,在某些情况下也可以接受远程控制指令进行操作。 3. **任务设置**:比可能会包括但不限于以下几种类型的任务: - 自主导航:要求机器人能够在未知环境中找到从起点到终点的最佳路径。 - 障碍物穿越:考验机器人的运动能力和对复杂地形的适应能力。 - 物品搬运:测试机器人执行具体物理交互任务的能力。 4. **评分标准**:根据完成任务的速度、效率及准确性等方面综合打分;同时也会考虑设计方案创新性和实用性等因素。 5. **安全规范**:所有参作品必须符合基本的安全标准,不得含有任何可能危害人员或损坏其他设备的设计缺陷。 ### 参与方式 - **注册流程**:访问官方事网站并按照指引填写相关信息完成在线注册过程。 - **组队要求**:个人或者团体形式均可参与,但每个队伍成员数量有限制(如不超过5人)。 - **提交材料**:需要提供详细的项目计划书和技术方案说明文档作为初审依据。 - **资格审核**:组织方将对申请资料进行审查,确认是否满足参条件。 - **正式参**:通过筛选后的队伍可以进入下一阶段的比环节,按既定日程安排参加各项挑战活动。 ### 历届回顾 虽然没有直接提及具体的四足机器人任务挑战的历史信息,但从相关领域的竞趋势来看,这类事往往能够吸引来自世界各地的专业人士和技术爱好者共同参与。例如,“马上AI全球挑战者大”就展示了AI技术如何被应用于金融行业等多个领域[^1],而关于凿击型机器人的描述也反映了机器人设计中对于稳定性和攻击精度的关注[^2]。此外,随着xAI等新兴平台的建立与发展,预计未来会有更多针对不同应用场景下的机器人竞出现,进一步促进技术创新与交流[^3]。 ```python # 示例代码 - 四足机器人简单动作模拟 class QuadrupedRobot: def __init__(self, name): self.name = name def walk_forward(self): print(f"{self.name} is walking forward.") def turn_left(self): print(f"{self.name} is turning left.") def jump_over_obstacle(self): print(f"{self.name} is jumping over an obstacle.") # 创建实例并调用方法 robot = QuadrupedRobot("Spot") robot.walk_forward() robot.turn_left() robot.jump_over_obstacle() ```
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