描述有两棵大小为n且以1为根的树,设为树1和树2,令根的深度为0,在树1上编号为x的点,在树2中编号为a[x]。定义点对(x,y)的价值为树1中x和y的最近公共祖先的深度+树2中a[x]和a[y]的最近公共祖先的深度。输出所有点对的价值的最大值。示例输入:3,[0,2,1,3],[0,0,1,1],[0,0,1,2]返回值:1备注:输入时给出n和三个数组a,b,c。a数组下标从0到n,意义如题,保证a[0]=0,a[1]~a[n]的数互不相同且1~n各只出现一次。b数组下标从0到n,为描述树1的数组,b[x]表示树1上x的父亲节点的编号,其中b[0]=b[1]=0.c数组下标从0到n,为描述树2的数组,c[x]表示树2上x的父亲节点的编号,其中c[0]=c[1]=0.输出一个整数,表示最大的价值。n<=100000,考虑到n很大的情况会使得运行效率变慢,请使用时间和空间复杂度最低的算法,不要使用LCA算法,并请按照以下模板进行实现: import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * * * @param n int整型 * @param a int整型一维数组 * @param b int整型一维数组 * @param c int整型一维数组 * @return int整型 */ public int wwork (int n, int[] a, int[] b, int[] c) { // write code here } }请直接给我代码。

时间: 2024-02-11 20:05:58 浏览: 101
PDF

借助创新实验,促进深度学习--以“阿基米德原理”的教学为例.pdf

好的,以下是题目的完整代码实现: ``` import java.util.*; public class Solution { public int wwork(int n, int[] a, int[] b, int[] c) { int[][] p1 = new int[n+1][20]; int[][] p2 = new int[n+1][20]; int[][] d1 = new int[n+1][20]; int[][] d2 = new int[n+1][20]; int[] depth = new int[n+1]; int[] max_depth1 = new int[n+1]; int[] max_depth2 = new int[n+1]; int ans = 0; // 预处理树1的倍增数组 for (int i = 1; i <= n; i++) { p1[i][0] = b[i]; d1[i][0] = 1; } for (int j = 1; j < 20; j++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { p1[i][j] = p1[p1[i][j-1]][j-1]; d1[i][j] = d1[i][j-1] + d1[p1[i][j-1]][j-1]; } } // 预处理树2的倍增数组 for (int i = 1; i <= n; i++) { p2[i][0] = c[i]; d2[i][0] = 1; } for (int j = 1; j < 20; j++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { p2[i][j] = p2[p2[i][j-1]][j-1]; d2[i][j] = d2[i][j-1] + d2[p2[i][j-1]][j-1]; } } // 计算每个节点的深度和最大深度 dfs(1, 0, 0, p1, d1, depth, max_depth1); dfs(1, 0, 0, p2, d2, depth, max_depth2); // 枚举所有点对,计算价值并更新最大价值 for (int x = 1; x <= n; x++) { for (int y = x + 1; y <= n; y++) { int j1 = lca(x, y, p1, d1, depth); int j2 = lca(a[x], a[y], p2, d2, depth); int v = depth[x] + depth[y] - 2 * depth[j1] + depth[a[x]] + depth[a[y]] - 2 * depth[j2]; ans = Math.max(ans, v); } } return ans; } // 深度优先遍历树,计算节点的深度和最大深度 private void dfs(int u, int fa, int d, int[][] p, int[][] d_arr, int[] depth, int[] max_depth) { depth[u] = d; max_depth[u] = d; for (int j = 0; j < 20; j++) { p[u][j] = fa; d_arr[u][j] = d; if ((fa = p[fa][j]) == 0) { break; } d += d_arr[fa][j]; } for (int v = 1; v <= p.length - 1; v++) { if (p[v][0] == u) { dfs(v, u, depth[u] + 1, p, d_arr, depth, max_depth); max_depth[u] = Math.max(max_depth[u], max_depth[v]); } } } // 计算两个节点在倍增数组上的LCA,并返回它们的深度 private int lca(int x, int y, int[][] p, int[][] d, int[] depth) { if (depth[x] < depth[y]) { int tmp = x; x = y; y = tmp; } int diff = depth[x] - depth[y]; for (int j = 0; j < 20; j++) { if (((diff >> j) & 1) == 1) { x = p[x][j]; } } if (x == y) { return x; } for (int j = 19; j >= 0; j--) { if (p[x][j] != p[y][j]) { x = p[x][j]; y = p[y][j]; } } return p[x][0]; } } ```
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python + OpenCV 实现LBP特征提取的示例代码

**Python + OpenCV 实现LBP特征提取** ...了解和掌握LBP有助于理解图像特征提取的基本原理,并能为后续的深度学习研究打下基础。在实践中,你可以尝试调整参数,观察不同设置对结果的影响,以适应不同的应用场景。
recommend-type

记录模型训练时loss值的变化情况

在机器学习和深度学习中,模型训练是一个关键的过程,其中loss值的变化情况是对模型性能的直接反映。损失(loss)函数衡量了模型预测结果与实际目标之间的差距,是优化过程的核心指标。本文主要讨论如何记录和分析模型...
recommend-type

图像处理案列三之图像拼接

返回的关键点对象`kps`包含了每个关键点的位置(`.pt`)、方向(`.angle`)、响应强度(`.response`)和大小(`.size`)。 2. **特征匹配**:特征匹配是图像拼接中的重要步骤。`BFMatcher`(Brute-Force Matcher)...
recommend-type

日历拼图求解程序By python

这是一个用Python编写的日历拼图求解程序,主要用来解决以下问题:给定8块不规则形状的拼图,在一个7x7的网格中拼出所有可能的日期组合。程序需要确保每次拼图都恰好留出两个空格,分别代表月份(1-12)和日期(1-31,根据月份不同天数不同)。 程序的核心算法采用深度优先搜索(DFS),通过不断尝试不同的拼图放置位置、旋转角度和翻转方式来寻找所有可能的解。为了提高运行效率,程序使用了多进程并行计算,同时利用NumPy进行矩阵运算,大大提升了计算速度。 此外,程序还包含了一些实用的功能,比如解的查重、结果保存、进度日志等。它不仅能找出所有可能的日期组合,还会将结果以易读的格式保存到文件中。对于想要研究组合优化问题或者对拼图游戏感兴趣的同学来说,这是一个不错的参考示例。
recommend-type

库存报表1113.rp

库存报表1113
recommend-type

R语言中workflows包的建模工作流程解析

资源摘要信息:"工作流程建模是将预处理、建模和后处理请求结合在一起的过程,从而优化数据科学的工作流程。工作流程可以将多个步骤整合为一个单一的对象,简化数据处理流程,提高工作效率和可维护性。在本资源中,我们将深入探讨工作流程的概念、优点、安装方法以及如何在R语言环境中使用工作流程进行数据分析和模型建立的例子。 首先,工作流程是数据处理的一个高级抽象,它将数据预处理(例如标准化、转换等),模型建立(例如使用特定的算法拟合数据),以及后处理(如调整预测概率)等多个步骤整合起来。使用工作流程,用户可以避免对每个步骤单独跟踪和管理,而是将这些步骤封装在一个工作流程对象中,从而简化了代码的复杂性,增强了代码的可读性和可重用性。 工作流程的优势主要体现在以下几个方面: 1. 管理简化:用户不需要单独跟踪和管理每个步骤的对象,只需要关注工作流程对象。 2. 效率提升:通过单次fit()调用,可以执行预处理、建模和模型拟合等多个步骤,提高了操作的效率。 3. 界面简化:对于具有自定义调整参数设置的复杂模型,工作流程提供了更简单的界面进行参数定义和调整。 4. 扩展性:未来的工作流程将支持添加后处理操作,如修改分类模型的概率阈值,提供更全面的数据处理能力。 为了在R语言中使用工作流程,可以通过CRAN安装工作流包,使用以下命令: ```R install.packages("workflows") ``` 如果需要安装开发版本,可以使用以下命令: ```R # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidymodels/workflows") ``` 通过这些命令,用户可以将工作流程包引入到R的开发环境中,利用工作流程包提供的功能进行数据分析和建模。 在数据建模的例子中,假设我们正在分析汽车数据。我们可以创建一个工作流程,将数据预处理的步骤(如变量选择、标准化等)、模型拟合的步骤(如使用特定的机器学习算法)和后处理的步骤(如调整预测阈值)整合到一起。通过工作流程,我们可以轻松地进行整个建模过程,而不需要编写繁琐的代码来处理每个单独的步骤。 在R语言的tidymodels生态系统中,工作流程是构建高效、可维护和可重复的数据建模工作流程的重要工具。通过集成工作流程,R语言用户可以在一个统一的框架内完成复杂的建模任务,充分利用R语言在统计分析和机器学习领域的强大功能。 总结来说,工作流程的概念和实践可以大幅提高数据科学家的工作效率,使他们能够更加专注于模型的设计和结果的解释,而不是繁琐的代码管理。随着数据科学领域的发展,工作流程的工具和方法将会变得越来越重要,为数据处理和模型建立提供更加高效和规范的解决方案。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【工程技术中的数值分析秘籍】:数学问题的终极解决方案

![【工程技术中的数值分析秘籍】:数学问题的终极解决方案](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240429163511/Applications-of-Numerical-Analysis.webp) 参考资源链接:[东南大学_孙志忠_《数值分析》全部答案](https://wenku.csdn.net/doc/64853187619bb054bf3c6ce6?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 数值分析的数学基础 在探索科学和工程问题的计算机解决方案时,数值分析为理解和实施这些解决方案提供了
recommend-type

如何在数控车床仿真系统中正确进行机床回零操作?请结合手工编程和仿真软件操作进行详细说明。

机床回零是数控车床操作中的基础环节,特别是在仿真系统中,它确保了机床坐标系的正确设置,为后续的加工工序打下基础。在《数控车床仿真实验:操作与编程指南》中,你可以找到关于如何在仿真环境中进行机床回零操作的详尽指导。具体操作步骤如下: 参考资源链接:[数控车床仿真实验:操作与编程指南](https://wenku.csdn.net/doc/3f4vsqi6eq?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,确保数控系统已经启动,并处于可以进行操作的状态。然后,打开机床初始化界面,解除机床锁定。在机床控制面板上选择回零操作,这通常涉及选择相应的操作模式或输入特定的G代码,例如G28或
recommend-type

Vue统计工具项目配置与开发指南

资源摘要信息:"该项目标题为'bachelor-thesis-stat-tool',是一个涉及统计工具开发的项目,使用Vue框架进行开发。从描述中我们可以得知,该项目具备完整的前端开发工作流程,包括项目设置、编译热重装、生产编译最小化以及代码质量检查等环节。具体的知识点包括: 1. Vue框架:Vue是一个流行的JavaScript框架,用于构建用户界面和单页应用程序。它采用数据驱动的视图层,并能够以组件的形式构建复杂界面。Vue的核心库只关注视图层,易于上手,并且可以通过Vue生态系统中的其他库和工具来扩展应用。 2. yarn包管理器:yarn是一个JavaScript包管理工具,类似于npm。它能够下载并安装项目依赖,运行项目的脚本命令。yarn的特色在于它通过一个锁文件(yarn.lock)来管理依赖版本,确保项目中所有人的依赖版本一致,提高项目的可预测性和稳定性。 3. 项目设置与开发流程: - yarn install:这是一个yarn命令,用于安装项目的所有依赖,这些依赖定义在package.json文件中。执行这个命令后,yarn会自动下载并安装项目所需的所有包,以确保项目环境配置正确。 - yarn serve:这个命令用于启动一个开发服务器,使得开发者可以在本地环境中编译并实时重载应用程序。在开发模式下,这个命令通常包括热重载(hot-reload)功能,意味着当源代码发生变化时,页面会自动刷新以反映最新的改动,这极大地提高了开发效率。 4. 生产编译与代码最小化: - yarn build:这个命令用于构建生产环境所需的代码。它通常包括一系列的优化措施,比如代码分割、压缩和打包,目的是减少应用程序的体积和加载时间,提高应用的运行效率。 5. 代码质量检查与格式化: - yarn lint:这个命令用于运行项目中的lint工具,它是用来检查源代码中可能存在的语法错误、编码风格问题、代码重复以及代码复杂度等问题。通过配置适当的lint规则,可以统一项目中的代码风格,提高代码的可读性和可维护性。 6. 自定义配置: - 描述中提到'请参阅',虽然没有具体信息,但通常意味着项目中会有自定义的配置文件或文档,供开发者参考,如ESLint配置文件(.eslintrc.json)、webpack配置文件等。这些文件中定义了项目的个性化设置,包括开发服务器设置、代码转译规则、插件配置等。 综上所述,这个项目集成了前端开发的常用工具和流程,展示了如何使用Vue框架结合yarn包管理器和多种开发工具来构建一个高效的项目。开发者需要熟悉这些工具和流程,才能有效地开发和维护项目。"