传送门

题意:

思路:

对于每组查询,我们直接从$u$往上搜到$v$,复杂度$O(nq)$,显然不可取(不过这题开始的数据很弱,暴力就过了)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,q;
int a[100005];
int u,v,c;
int par[100005];
vector<int> G[100005];
void dfs(int u,int v){
par[u]=v;
for(auto i:G[u]){
if(i!=v) dfs(i,u);
}
}
int cal(int u,int v,int c){
int num=0;
while(u!=v){
if(a[u]>c){
c=a[u];
num++;
}
u=par[u];
}
if(a[v]>c) num++;
return num;
}
int main(){
cin>>n>>q;
for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i];
int t1,t2;
for(int i=0;i<n-1;i++){
cin>>t1>>t2;
G[t1].push_back(t2);
G[t2].push_back(t1);
}
//preprocess
dfs(1,0);
while(q--){
cin>>u>>v>>c;
cout<<cal(u,v,c)<<endl;
}
return 0;
}#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,q;
int a[100005];
int u,v,c;
int par[100005];
vector<int> G[100005];
void dfs(int u,int v){
par[u]=v;
for(auto i:G[u]){
if(i!=v) dfs(i,u);
}
}
int cal(int u,int v,int c){
int num=0;
while(u!=v){
if(a[u]>c){
c=a[u];
num++;
}
u=par[u];
}
if(a[v]>c) num++;
return num;
}
int main(){
cin>>n>>q;
for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i];
int t1,t2;
for(int i=0;i<n-1;i++){
cin>>t1>>t2;
G[t1].push_back(t2);
G[t2].push_back(t1);
}
//preprocess
dfs(1,0);
while(q--){
cin>>u>>v>>c;
cout<<cal(u,v,c)<<endl;
}
return 0;
}

离线查询

既然暴力超时的话,我们可以想到用性价比很高的树上倍增,有人说倍增的本质就是二进制拆分,想想也挺有道理的。

我们用$f[i][j]$表示从$i$往上走,能买到珠宝的第$2^j$的位置,这样很容易用倍增求出最后的答案。

显然,如果我们得出$f[i][0]$,那么其他关于节点$i$的值我可以很快通过递推得到

$$f[i][j] = f[f[i][j-1]][j-1]$$

那么对于某个节点$u$,怎么求$f[u][0]$呢?肯定不可能暴力从$u$节点遍历到根节点(假如退化成一条链复杂度会大大增加)

观察到,当$fa_u$的值大于$u$时,比 $u$大的第一个值,就是 $fa_u$;否则,就是比 $fa_u$大的第 $t$个值($t$为正整数)

而第二种情况我可以用倍增来求,说实话有点难理解为什么这样做就能求出来$f[u][0]$,不过官方给出一种理解方法:

我们的$f$数组其实是对原树进行了重建,每个点往上走$1$步都连向的它能到的第一个比他大的点

至于为什么可以用倍增找,我的一点小想法:

我们先来看暴力做法:从$fa_u$开始找,一定是先找到比$fa_u$大的节点,不满足的话继续找比当前值更大的节点,以此类推直到第$t$个点满足条件。而这个过程我们在对树进行重构后,明显可以使用倍增达到目的

之后具体过程和用倍增求$lca$一样,找到$f[u][0]$下方的点,最后往上跳一格就是$f[u][0]$

其实倍增的过程仔细想想,也有点二分的味道在里面

if(val[u]<val[fa]) f[u][0] = fa;
else{
int x = fa;
for (int i = 19; i >= 0; i--){
if (f[x][i] && val[u] >= val[f[x][i]]){
x = f[x][i];
}
f[u][0] = f[x][0];
}

还有最后一个问题,题目说“每次行程开始时,你手上有价值为 $c$ 的珠宝”这个限制怎么办?很简单,在 $u $点的下方接一个权值为 $c$ 的点,然后从这个点开始往上走就可以了

问题就变成了,从$u$走到自己上方深度不小于$dep[v]$的点需要经过多少个点

关于倍增的一点看法:

通常我们要求 有指定要求的数,但是往往直接遍历求或者全部存储下来都不行通的,前者会超时后者会爆空间,所以一种折中的方法出现了——倍增。

我们只知道第$2^i$个点的情况,所以具体怎么知道哪个点是我们要找的呢?

通常这些点的信息都是有序的,比如说深度,那么我们可以想到以指定要求为限制进行二分

或者你从二进制的角度理解,假如第$t$个数就是我们要找的数,那么$t$可以拆分成二进制,既然我们知道每一位的信息,那么我们从高位往低位取,直到逼近我们要求的那个数

在线查询

并不是所有题目都会允许你离线查询,有的可能会要求强制在线,我们来看下在线的做法


Reference:

https://ac.nowcoder.com/discuss/395376?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

https://blog.nowcoder.net/n/970115deac7942b3a451a5f12630fb7c

https://blog.nowcoder.net/n/c6fd1e0583614363a2fc7b7f5fc6945b

https://blog.nowcoder.net/n/b6baecca0a36491c8d36671923477fff

https://blog.nowcoder.net/n/8528cf017ee148a1b98e994cd110335a

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/view-submission?submissionId=43275876

[NC13331]城市网络的更多相关文章

  1. LOJ #6192. 「美团 CodeM 复赛」城市网络 (树上倍增)

    #6192. 「美团 CodeM 复赛」城市网络 内存限制:64 MiB 时间限制:500 ms 标准输入输出   题目描述 有一个树状的城市网络(即 nnn 个城市由 n−1n-1n−1 条道路连接 ...

  2. LibreOJ #6192. 「美团 CodeM 复赛」城市网络

    #6192. 「美团 CodeM 复赛」城市网络 内存限制:64 MiB时间限制:500 ms标准输入输出 题目类型:传统评测方式:文本比较 上传者: sqc 提交提交记录统计讨论测试数据   题目描 ...

  3. 美团 CodeM 复赛」城市网络

    美团 CodeM 复赛」城市网络 内存限制:64 MiB时间限制:500 ms标准输入输出 题目描述 有一个树状的城市网络(即 nnn 个城市由 n−1n-1n−1 条道路连接的连通图),首都为 11 ...

  4. LOJ 6192 城市网络(树上倍增)

    LOJ #6192. 「美团 CodeM 复赛」城市网络(链接) 一棵以 $ 1 $ 号节点为根的树,每个点有一个权值,有 $ q $ 个询问,每次从 $ x $ 点开始往某个祖先 $ y $ 走,初 ...

  5. 「美团 CodeM 复赛」城市网络

    题目链接 题意分析 首先 \([u,v]\)在树上是一条深度递增的链 那么我们可以使用倍增找 \(x\)的祖先当中深度最大的值大于\(x\)的点 然后维护一个\(pre\) 重新建树 这样从\(x\) ...

  6. Mesh无线网络的定义与WiFi的区别

    Mesh无线网络的定义与WiFi的区别 无线Mesh网络(无线网状网络)也称为「多跳(multi-hop)」网络,它是一种与传统无线网络完全不同的新型无线网络技术.无线网状网是一种基于多跳路由,对等网 ...

  7. Java网络编程和NIO详解开篇:Java网络编程基础

    Java网络编程和NIO详解开篇:Java网络编程基础 计算机网络编程基础 转自:https://mp.weixin.qq.com/s/XXMz5uAFSsPdg38bth2jAA 我们是幸运的,因为 ...

  8. 001使用smokeping监控idc机房网络质量情况

    最近工作比较忙,也没有时间写博客,看到好友芮峰云最近一直在写博客,所以也手痒了,就先把之前的一些积累下来的文章分享给大家. 本文是介绍如何的使用smokeping来监控idc机房的网络质量情况,从监控 ...

  9. 借助Python来实现的定量城市研究

    一.数据处理基础 (一)数据分析的概念 城市数据分析,可以从数据分析的广义和狭义两个角度来看: 狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析.分组分析.交叉分析和回归分析等分析方法,对相关城市数据(包 ...

随机推荐

  1. Liunx运维(十二)-Liunx系统常用内置命令

    文档目录: 一.Liunx内置命令概述 二.LIunx常用内置命令实例 1.help查看内置命令帮助2.查看内置命令使用方法3.":" 占位符4. "." 与s ...

  2. Appium 介绍及环境安装

    Appium是一个可用于测试iOS. Android操作系统和Windows桌面平台原生应用,移动网页应用和混合应用的自动化测试框架. 原生应用(Native App):用 android.iOS或者 ...

  3. 【十天自制软渲染器】DAY 01:图形学学习建议与环境搭建

    推荐直接阅读博客原文,更新更及时,阅读体验更佳 「十天自制软渲染器」这个标题我承认标题党了.在对图形学一无所知的情况下想十天自制一个软渲染器,就好似一节课没上过却试图一个晚上看完<30 天精通 ...

  4. JVM 源码分析(三):深入理解 CAS

    前言 什么是 CAS Java 中的 CAS JVM 中的 CAS 前言 在上一篇文章中,我们完成了源码的编译和调试环境的搭建. 鉴于 CAS 的实现原理比较简单, 然而很多人对它不够了解,所以本篇将 ...

  5. 【Spring】 Spring的核心容器

    Spring的核心容器 文章目录 Spring的核心容器 BeanFactory ApplicationContext 1.通过ClassPathXmlApplicationContext创建 2.通 ...

  6. 【Oracle】 并行查询

    所谓并行执行,是指能够将一个大型串行任务(任何DML,一般的DDL)物理的划分为叫多个小的部分,这些较小的部分可以同时得到处理.何时使用并行执行:1.必须有一个非常大的任务 2.必须有充足的资源(CP ...

  7. 使用axis1.4生成webservice的客户端代码

    webservice服务端: https://blog.csdn.net/ghsau/article/details/12714965 跟据WSDL文件地址生成客服端代码: 1.下载 axis1.4 ...

  8. SpringCloud Alibaba Nacos注册中心源码浅析

    一.前置了解 1.1 简介 Nacos是一款阿里巴巴推出的一款微服务发现.配置管理框架.我们本次对将对它的服务注册发现功能进行简单源码分析. 1.2 流程 Nacos的分析分为两部分,一部分是我们的客 ...

  9. SQL Server和Oracle数据类型对应关系

    在工作中,有时会遇到跨库传输数据的情况,其中 SQL Server 和 Oracle 之间的数据传输是比较常见的情况. 因为 SQL Server 和 Oracle 的数据类型有些差异,这就要求我们在 ...

  10. 网络基础知识之Cisco

    2021-01-2313:35:21 大家好,我是新手,刚学完Cisco协议,以后,我会每天都会给大家一些学习笔记 和一些学习心得,这方面不会的可以找我.qq2934896930. 网络的定义: 计算 ...