当前位置: 首页 > news >正文

没有上司的舞会

有了上一篇博客,没有看上一篇博客的可以看看上一篇博客,我们对没有上司的舞会这道题会有更好的理解~

所以关键的思路就是确定对于每一个节点我们应该维护什么内容才是最合适的,这个题目和上一篇博客的最后一道题目很相似,我们思考后发现每个节点只有选和不选两种状态,有了这个想法

写起来就很轻松了,其实思考维护什么状态就是要看看我们设置啥样的状态才能计算出要求的值并且还要保证在求的过程中维护好题目要求的规则

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 2e5+10;
int e[N],ne[N],h[N],idx;
int n;
int ha[N];
int f1[N][2];
int f[N];void add(int a,int b){e[idx] = b,ne[idx] = h[a],h[a] = idx++;
}void dfs(int u,int father){f1[u][0] = 0,f1[u][1] = ha[u];for(int i=h[u];~i;i=ne[i]){int j = e[i];if(j==father)continue;dfs(j,u);f1[u][0] = f1[u][0] + max(f1[j][1],f1[j][0]);f1[u][1] = f1[u][1] + f1[j][0];}}int main()
{cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>ha[i];memset(h,-1,sizeof h);for(int i=1;i<n;i++){int a,b;cin>>a>>b;add(a,b),add(b,a);f[a] = b;}int root=1;while(f[root])root++;dfs(root,-1);cout<<max(f1[root][0],f1[root][1]);}

相关文章:

没有上司的舞会

有了上一篇博客&#xff0c;没有看上一篇博客的可以看看上一篇博客&#xff0c;我们对没有上司的舞会这道题会有更好的理解~ 所以关键的思路就是确定对于每一个节点我们应该维护什么内容才是最合适的&#xff0c;这个题目和上一篇博客的最后一道题目很相似&#xff0c;我们思考…...

2.18每日一题(不直接给f(x)的定积分及变上限积分)

...

RHCE8 资料整理(四)

RHCE8 资料整理 第四篇 存储管理第13章 硬盘管理13.1 对磁盘进行分区13.2 交换分区&#xff08;swap分区&#xff09; 第14章 文件系统14.1 了解文件系统14.2 了解硬链接14.3 创建文件系统14.4 挂载文件系统14.5 设置永久挂载14.6 查找文件14.7 find的用法 第15章 逻辑卷管理15…...

目标跟踪ZoomTrack: Target-aware Non-uniform Resizing for Efficient Visual Tracking

论文作者&#xff1a;Yutong Kou,Jin Gao,Bing Li,Gang Wang,Weiming Hu,Yizheng Wang,Liang Li 作者单位&#xff1a;CASIA; University of Chinese Academy of Sciences; ShanghaiTech University; Beijing Institute of Basic Medical Sciences; People AI, Inc 论文链接&…...

Flink Data Sink

本专栏案例代码和数据集链接: https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 1. Data Sinks 在使用 Flink 进行数据处理时,数据经 Data Source 流入,然后通过系列 Transformations 的转化,最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出,Flink Data Sinks 就是用于定义…...

机器学习——正则化

正则化 在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数&#xff0c;假如特征个数选取过少&#xff0c;容易造成欠拟合&#xff0c;特征个数选取过多&#xff0c;则容易造成过拟合。由此为了保证模型能够很好的拟合样本&#xff0c;同时为了不要出现过拟合现象&#xff0…...

【c++】打家劫舍(动态规划)

打家劫舍 题目难度&#xff1a;高阶 时间限制&#xff1a;1000ms 内存限制&#xff1a;256mb 题目描述 你是一个专业的小偷&#xff0c;计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金&#xff0c;影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统&#xff…...

eslint提示 xxx should be listed in the project's dependencies

有时候手动安装了一个npm包A&#xff0c;npm包A里面包含了npm包B&#xff0c;这时候如果 import xxx from npm包B;eslint会报错&#xff0c;提示 npm包B 不在 package.json 里面 解决方法&#xff1a;在 eslintrc.js 增加配置 module.exports {rules: {import/no-extraneous-d…...

H3C LC-5120-52SC-HI配置管理IP

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、MGMT是什么&#xff1f;二、配置步骤1.连接ConsoleWindowsLinux1.配置minicom2.使用minicom 2.配置管理端口3.配置Web管理4.http其它配置项 总结 前言 最近…...

数据结构与算法之排序: 归并排序 (Javascript版)

排序 排序&#xff1a;把某个乱序的数组变成升序或降序的数组 (这里用数组来做举例) 归并排序 该排序属于 分治 策略将一个问题分解为两个问题来计算&#xff0c;计算完成之后&#xff0c;就会得到子任务的解&#xff0c;这些解不是最终问题的解&#xff0c;还需要merge起来…...

Java练习题2021-2

"某地大数据防疫平台记录了往来的所有防疫相关信息&#xff0c;包括 本地或外地人员、健康码颜色、接种疫苗情况、最近一次核酸结果、最近一次核酸检测时间等。 该地某区域对于进入人员的要求为&#xff1a; 如果是本地人员&#xff0c;需要绿码和疫苗完全接种方可进入&am…...

深度学习面试题目01

01 什么是神经网络&#xff1f;02 请解释前馈神经网络&#xff08;Feedforward Neural Network&#xff09;的工作原理。03 什么是激活函数&#xff0c;为什么它在神经网络中重要&#xff1f;04 请解释反向传播算法&#xff08;Backpropagation&#xff09;05 什么是过拟合&…...

ESP32网络开发实例-HTTP-POST请求

HTTP-POST请求 文章目录 HTTP-POST请求1、HTTP POST2、软件准备3、硬件准备4、代码实现在本文中,我们将介绍如何使用 ESP32向 ThingSpeak等常用 API 发出 HTTP POST 请求。 1、HTTP POST 超文本传输协议 (HTTP) 用作服务器和客户端之间的请求-响应协议。 它使它们之间的通信顺…...

怎么把成绩发给家长

亲爱的小伙伴们&#xff0c;作为老师&#xff0c;我们经常需要将学生的成绩发送给家长。但是&#xff0c;手动发送成绩不仅效率低&#xff0c;还容易出错。这时候&#xff0c;我们就需要一个强大的工具——成绩查询系统。它不仅可以轻松实现学生成绩的录入、存储和查询&#xf…...

Banana Pi BPI-W3 RK3588开发板基本使用文档

RK3588编译&烧录Linux固件 1、开发环境及工具准备 Rockchip Linux 软件包&#xff1a;linux-5.10-gen-rkr4 主机&#xff1a; 安装VMware搭建虚拟机&#xff0c;版本为Ubuntu 20.04 (硬盘容量大于100G&#xff09;安装远程连接工具MobaXterm&#xff08;可连接虚拟机方…...

源码解析SpringMVC之RequestMapping注解原理

1、启动初始化 核心&#xff1a;得到应用上下文中存在的全部bean后依次遍历&#xff0c;分析每一个目标handler & 目标方法存在的注解RequestMapping&#xff0c;将其相关属性封装为实例RequestMappingInfo。最终将 uri & handler 之间的映射关系维护在类AbstractHand…...

biocParallel学习

我好像做了一个愚蠢的测试 rm(listls()) suppressPackageStartupMessages({library(SingleCellExperiment)library(scMerge)library(scater)library(Matrix) })setwd("/Users/yxk/Desktop/test/R_parallel/") load("./data/exprsMat.RData") load(".…...

AWTK实现汽车仪表Cluster/DashBoard嵌入式GUI开发(六):一个AWTK工程

一个AWTK工程基于C/C++编写,可以分为如下几步: 结合下图,看懂启动的部分。一般一个AWTK工程,需要实现哪些部分,就是其中开始之后白色的部分,比如调用main函数和gui_app_start时会做一些操作,比如asset_init和application_init时要做一些设置,还有退出的函数application…...

MySQL主从复制(基于binlog日志方式)

目录 一、什么是主从复制&#xff1f;二、主从复制原理、存在问题和解决方法2.1.主从复制原理2.2.主从复制存在的问题以及解决办法2.3.主从复制的同步模型2.4.拓展—Mysql并行复制 三、主从复制之基于binlog日志方式3.1.bin-log日志简介3.2.bin-log的使用3.2.1.开启binlog3.2.2…...

计算机网络【CN】介质访问控制

信道划分介质访问控制 FDMTDMWDMCDM【掌握eg即可】 随机介质访问控制 CSMA 1-坚持CSMA 非坚持CSMA p-坚持CSMA 空闲时 立即发送数据 立即发送数据 以概率P发送数据&#xff0c;以概率1-p推迟到下一个时隙 忙碌时 继续坚持侦听 放弃侦听&#xff0c;等待一个随机的时…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

django filter 统计数量 按属性去重

在Django中&#xff0c;如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量&#xff0c;你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item&#xff0c;并且你想…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

七、数据库的完整性

七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...

高防服务器价格高原因分析

高防服务器的价格较高&#xff0c;主要是由于其特殊的防御机制、硬件配置、运营维护等多方面的综合成本。以下从技术、资源和服务三个维度详细解析高防服务器昂贵的原因&#xff1a; 一、硬件与技术投入 大带宽需求 DDoS攻击通过占用大量带宽资源瘫痪目标服务器&#xff0c;因此…...

高效的后台管理系统——可进行二次开发

随着互联网技术的迅猛发展&#xff0c;企业的数字化管理变得愈加重要。后台管理系统作为数据存储与业务管理的核心&#xff0c;成为了现代企业不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一款名为 若依后台管理框架 的系统&#xff0c;它不仅支持跨平台应用&#xff0c;还能提供丰富…...

李沐--动手学深度学习--GRU

1.GRU从零开始实现 #9.1.2GRU从零开始实现 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l#首先读取 8.5节中使用的时间机器数据集 batch_size,num_steps 32,35 train_iter,vocab d2l.load_data_time_machine(batch_size,num_steps) #初始化模型参数 def …...

虚幻基础:角色旋转

能帮到你的话&#xff0c;就给个赞吧 &#x1f618; 文章目录 移动组件使用控制器所需旋转&#xff1a;组件 使用 控制器旋转将旋转朝向运动&#xff1a;组件 使用 移动方向旋转 控制器旋转和移动旋转 缺点移动旋转&#xff1a;必须移动才能旋转&#xff0c;不移动不旋转控制器…...