hdu5923 Prediction
jxt的思路 先膜一发
先处理 T这棵树上每个点到祖先这条链的点所生成的并查集
每个点的并查集都得分开来存
这个dfs做就好了
最后询问的时候 将k 个点的并查集合并就是这个询问的连通图
易得答案
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define sz(X) ((int)X.size())
int n,m,q;
vector<int> mp[10005];
int f[10005][505];
int find(int x, int ty){return x==f[ty][x]?x:(f[ty][x]=find(f[ty][x], ty));}
int E[10005][2];
int so[505];
int cn[505];
void dfs(int x, int pre) {
for(int i = 1; i <= n; ++i) f[x][i] = f[pre][i];
int fx= find(E[x][0],x); int fy = find(E[x][1],x);
if(fx != fy) f[x][fx] = fy;
for(int i = 0; i < sz(mp[x]); ++i) {
int y = mp[x][i];
dfs(y,x);
}
}
int main(){
int _; scanf("%d",&_);
for(int cas=1;cas<=_;cas++) {
memset(cn,0,sizeof(cn));
scanf("%d %d",&n,&m);
for(int i = 1; i <= n; ++i) f[1][i] = i;
for(int i = 1; i <= m; ++i) mp[i].clear();
for(int i = 2; i <= m; ++i) {
int a; scanf("%d",&a);
mp[a].push_back(i);
}
for(int i = 1; i <= m; ++i) {
scanf("%d %d",&E[i][0],&E[i][1]);
}
dfs(1,1);
scanf("%d",&q);
printf("Case #%d:\n",cas);
for(int i = 1; i <= q; ++i) {
for(int j = 1; j <= n; ++j) f[0][j] = j;
int k; scanf("%d",&k);
for(int j = 0; j < k; ++j) {
int a; scanf("%d",&a);
for(int l = 1; l <= n; l++) {
int t1 = find(l,a);
if(t1 != l) {
int x = find(t1,0); int y = find(l,0);
if(x != y) f[0][x] = y;
}
}
}
int ans = 0;
for(int j = 1; j <= n; ++j) {
int x = find(j,0);
if(cn[x] < i) ans ++;
cn[x] = i;
}
printf("%d\n",ans);
}
}
return 0;
}
hdu5923 Prediction的更多相关文章
- 论文阅读(Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction)
Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录 作者和相关链接 方法概括 创新 ...
- scikit-learn使用笔记与sign prediction简单小结
经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省 ...
- 【转载】Chaotic Time-Series Prediction
原文地址:https://cn.mathworks.com/help/fuzzy/examples/chaotic-time-series-prediction.html?requestedDomai ...
- (转)LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION
LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are th ...
- 【软件分析与挖掘】Multiple kernel ensemble learning for software defect prediction
摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习( ...
- FJNU 1155 Fat Brother’s prediction(胖哥的预言)
FJNU 1155 Fat Brother’s prediction(胖哥的预言) Time Limit: 1000MS Memory Limit: 257792K [Description] [ ...
- MATLAB时间序列预测Prediction of time series with NAR neural network
具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种 ...
- Kaggle Bike Sharing Demand Prediction – How I got in top 5 percentile of participants?
Kaggle Bike Sharing Demand Prediction – How I got in top 5 percentile of participants? Introduction ...
- Intra Luma Prediction
在宏块的帧内预测过程中,有四种宏块类型:I_4x4,I_8x8,I16x16,I_PCM.他们都需要在相邻块做去块滤波之前进行帧内预测. 亮度帧内预测的总体流程 1-4获取当前block的帧内预测模式 ...
随机推荐
- VUE2.0增删改查附编辑添加model(弹框)组件共用
Vue实战篇(增删改查附编辑添加model(弹框)组件共用) 前言 最近一直在学习Vue,发现一份crud不错的源码 预览链接 https://taylorchen709.github.io/vue- ...
- Cannot read property 'component' of undefined 即vue-router 0.x转化为2.x
原文链接:http://blog.csdn.net/m0_37754657/article/details/71269988 由于vue版本为1.0,没有一些vue-router指令:因而需要vue- ...
- BZOJ 3991: [SDOI2015]寻宝游戏 [虚树 树链的并 set]
传送门 题意: $n$个点的树,$m$次变动使得某个点有宝物或没宝物,询问每次变动后集齐所有宝物并返回原点的最小距离 转化成有根树,求树链的并... 两两树链求并就可以,但我们按照$dfs$序来两两求 ...
- 数据分析之pandas教程-----概念篇
目录 1 pandas基本概念 1.1 pandas数据结构剖析 1.1.1 Series 1.1.2 DataFrame 1.1.3 索引 1.1.4 pandas基本操作 1.1.4. ...
- VS2012如何调试JS
下面的操作步骤描述了怎样利用vs.net中的调试器来调试javascript: 1,首先,要让你的ie允许调试脚本,具体步骤如下: 打开ie->工具菜单->inter选项->高 ...
- VS2012以后版本MFC程序发布记录,支持XP
##概述 自从VS2012之后,增加了新的VC运行时库,而一般用户机器上不一定有对应的版本的运行时库,所以微软官方给出的方案是需要用户安装对应版本的VisualC++Redistributable P ...
- 使用requireJS
什么是require? require是AMD模块化规范的具体实现. 目前,通行的js模块化规范有两种,CommonJS和AMD. CommonJS和AMD有什么不同呢? CommonJS主要用于服务 ...
- zookeeper 内部机制学习
zookeeper 内部机制学习 1. zk的设计目标 最终一致性:client不论连接到那个Server,展示给它的都是同一个视图. 可靠性:具有简单.健壮.良好的性能.如果消息m被到一台服务器接收 ...
- block,inline,inline-block的区别
最近正在复习,紧张地准备几天后的笔试,然后刚好看到这个地方. block:块级元素,会换行,如div,p,h1~h6,table这些,可以设置宽高: inline:行内元素,不换行,挤在一行显示 ...
- shell编程值之正则表达式与字符截取(6)
正则表达式与通配符 正则表达式用来在文件中匹配符合条件的字符串,正则是包含匹配.grep.awk.sed等命令可以支持正则表达式 通配符用来匹配符合条件的文件名,通配符是完全匹配.ls.find.cp ...