# COT - Count on a tree ## 题面翻译 # 本题必须使用 C++98 提交 给你一棵有n个结点的树，节点编号为1~n。 每个节点都有一个权值。 要求执行以下操作： U V K：求从节点u到节点v的第k小权值。 # 输入输出格式 ## 输入格式 第一行有两个整数n和m（n，m≤100000） 第二行有n个整数。 第i个整数表示第i个节点的权值。 接下来的n-1行中，每行包含两个整数u v，表示u和v之间有一条边。 接下来的m行，每行包含三个整数U V K，进行一次操作。 ## 输出格式 对于每个操作，输出结果。 ## 题目描述 You are given a tree with **N** nodes. The tree nodes are numbered from **1** to **N**. Each node has an integer weight. We will ask you to perform the following operation: - **u v k** : ask for the kth minimum weight on the path from node **u** to node **v** ## 输入格式 In the first line there are two integers **N** and **M**. (**N, M** <= 100000) In the second line there are **N** integers. The ith integer denotes the weight of the ith node. In the next **N-1** lines, each line contains two integers **u** **v**, which describes an edge (**u**, **v**). In the next **M** lines, each line contains three integers **u** **v** **k**, which means an operation asking for the kth minimum weight on the path from node **u** to node **v**. ## 输出格式 For each operation, print its result. ## 样例 #1 ### 样例输入 #1 ``` 8 5 105 2 9 3 8 5 7 7 1 2 1 3 1 4 3 5 3 6 3 7 4 8 2 5 1 2 5 2 2 5 3 2 5 4 7 8 2 ``` ### 样例输出 #1 ``` 2 8 9 105 7 ```

这是一道关于树的问题。给定一个具有N个节点的树，每个节点有一个整数权值。然后给出一系列操作，每个操作要求计算从节点u到节点v路径上第k小的权值。

你需要实现一个算法来解决这个问题。

**输入：**

第一行包含两个整数N和M，表示节点数和操作数。

第二行包含N个整数，表示每个节点的权值。

接下来的N-1行，每行包含两个整数u和v，表示节点u和节点v之间有一条边。

接下来的M行，每行包含三个整数u、v和k，表示一个操作。

**输出：**

对于每个操作，输出结果。

**示例：**

输入：

8 5
105 2 9 3 8 5 7 7
1 2
1 3
1 4
3 5
3 6
3 7
4 8
2 5 1
2 5 2
2 5 3
2 5 4
7 8 2

输出：

2
8
9
105
7

相关问题

class c3cot(nn.module): # csp bottleneck with 3 convolutions def __init__(se

class c3cot(nn.Module)是一个神经网络模型的类，继承自nn.Module类。在这个模型类中，我们可以定义并组织层和操作，以实现特定的功能。

首先，该类需要在初始化方法中调用父类的初始化方法，以确保正确的初始化。可以使用super函数来实现这一点。

接下来，在这个模型类中，我们可以定义并构建层和操作。可以使用nn.Module中的各种层（例如全连接层、卷积层、池化层等）和操作（例如激活函数、归一化层等）来构建模型的结构。这些层和操作可以通过在初始化方法中定义实例变量来创建，也可以通过在前向传播方法中使用它们来连接。

在前向传播方法中，我们可以定义输入数据的处理过程。可以使用定义好的层和操作对输入数据进行处理，例如运行卷积层、池化层和激活函数等，以生成输出结果。可以使用torch.Tensor类来存储和处理数据，这些张量可以通过GPU加速来提高计算性能。

最后，在这个模型类中，可以定义其他方法来辅助模型的训练和评估过程。例如，可以定义一个计算损失函数的方法、一个进行模型更新的方法等。这些方法可以在训练和评估过程中使用，以提高模型的性能和准确性。

总之，class c3cot(nn.Module)是一个用于构建神经网络模型的类。通过在这个类中定义层和操作，并在前向传播方法中对输入数据进行处理，我们可以构建一个功能强大的模型，并使用这个模型来解决各种问题。

c++cot函数

C++ 中没有内置的 cot 函数，但是可以使用 tan 函数来计算 cot 函数。cot(x) = 1 / tan(x)，因此可以使用以下代码计算 cot(x)：

#include <cmath>
double cot(double x) {
    return 1.0 / tan(x);
}

需要注意的是，tan 函数在一些特定的角度上可能会返回无穷大或者 NaN，这时候求 cot 函数也会得到无穷大或者 NaN。因此，在使用 cot 函数的时候，需要注意传入的参数是否在 tan 函数的定义域内。