2023NOIP A层联测32 sakuya
题目大意
有一棵有 n n n个节点的树,每条边有一个边权 w w w。有 m m m个特殊点,将这些点记为集合 A A A。
将 A A A中的元素随机打乱得到序列 a a a,求 ∑ i = 2 m d ( a i − 1 , a i ) \sum\limits_{i=2}^md(a_{i-1},a_i) i=2∑md(ai−1,ai)的期望值模 998244353 998244353 998244353后的值,其中 d ( x , y ) d(x,y) d(x,y)表示 x x x到 y y y的边权和。
有 q q q次修改,每次修改会将与 x x x相连的边的权值增加 k k k。求每次修改后上述式子的期望值。
1 ≤ n ≤ 5 × 1 0 5 , m ≤ n , 1 ≤ q ≤ 5 × 1 0 5 1\leq n\leq 5\times 10^5,m\leq n,1\leq q\leq 5\times 10^5 1≤n≤5×105,m≤n,1≤q≤5×105
1 ≤ w , k ≤ 1 0 9 1\leq w,k\leq 10^9 1≤w,k≤109
题解
对于每组特殊点 x , y x,y x,y,我们考虑有多少种方案会计算到 d ( x , y ) d(x,y) d(x,y)的贡献。在确定 x , y x,y x,y在 a a a中相邻之后,其他 m − 2 m-2 m−2个数有 ( m − 2 ) ! (m-2)! (m−2)!种放法, x , y x,y x,y中较前的数可以放在第一个到第 m − 1 m-1 m−1个位置上,确定了前一个数,则后一个数也确定了,而这两个数的顺序可以为 x , y x,y x,y或者 y , x y,x y,x,所以还要乘 2 2 2,也就是说有 2 ( m − 2 ) ! × ( m − 1 ) = 2 ( m − 1 ) ! 2(m-2)!\times (m-1)=2(m-1)! 2(m−2)!×(m−1)=2(m−1)!种方案会计算到 d ( x , y ) d(x,y) d(x,y)的贡献。而题目要求的是期望值,总共有 m ! m! m!种方案,那么 d ( x , y ) d(x,y) d(x,y)对答案的贡献为 2 ( m − 1 ) ! m ! × d ( x , y ) = 2 m × d ( x , y ) \dfrac{2(m-1)!}{m!}\times d(x,y)=\dfrac 2m\times d(x,y) m!2(m−1)!×d(x,y)=m2×d(x,y)。
下面,我们要求每条边被多少 d ( x , y ) d(x,y) d(x,y)计算过,这用一个 d f s dfs dfs即可算出,记这个值为 t d i td_i tdi。然后,求出所有边 i i i的 w i w_i wi与 t d i td_i tdi之积的和,也就是 ∑ i w i × t d i \sum\limits_iw_i\times td_i i∑wi×tdi, m 2 × ∑ i w i × t d i \dfrac m2\times \sum\limits_iw_i\times td_i 2m×i∑wi×tdi即为答案。
我们考虑每次修改对答案的贡献。设与 i i i相连的边的 t d td td值之和为 t w i tw_i twi,则每次修改会让 ∑ i w i × t d i \sum\limits_iw_i\times td_i i∑wi×tdi增加 k × t w i k\times tw_i k×twi。那么,我们可以 O ( 1 ) O(1) O(1)修改。因为题目只需要求答案,所以我们不需要真的去修改 w i w_i wi。
时间复杂度为 O ( n + q ) O(n+q) O(n+q)。
code
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=500000;
const long long mod=998244353;
int n,m,q,z[N+5],siz[N+5];
long long ans,pt,w[N+5],td[N+5],tw[N+5];
vector<pair<int,int>>g[N+5];
long long mi(long long t,long long v){if(!v) return 1;long long re=mi(t,v/2);re=re*re%mod;if(v&1) re=re*t%mod;return re;
}
void dfs(int u,int fa){siz[u]=z[u];for(auto p:g[u]){int v=p.first,id=p.second;if(v==fa) continue;dfs(v,u);siz[u]+=siz[v];td[id]=1ll*(m-siz[v])*siz[v]%mod;}
}
int main()
{
// freopen("sakuya.in","r",stdin);
// freopen("sakuya.out","w",stdout);scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1,x,y;i<n;i++){scanf("%d%d%lld",&x,&y,&w[i]);g[x].push_back({y,i});g[y].push_back({x,i});}for(int i=1,x;i<=m;i++){scanf("%d",&x);z[x]=1;}dfs(1,0);for(int i=1;i<n;i++){ans=(ans+td[i]*w[i])%mod;}for(int i=1;i<=n;i++){for(auto p:g[i]){tw[i]=(tw[i]+td[p.second])%mod;}}scanf("%d",&q);long long tq=mi(m,mod-2)*2%mod;for(int o=1,x,k;o<=q;o++){scanf("%d%d",&x,&k);ans=(ans+tw[x]*k)%mod;pt=ans*tq%mod;printf("%lld\n",pt);}return 0;
}
相关文章:
2023NOIP A层联测32 sakuya
题目大意 有一棵有 n n n个节点的树,每条边有一个边权 w w w。有 m m m个特殊点,将这些点记为集合 A A A。 将 A A A中的元素随机打乱得到序列 a a a,求 ∑ i 2 m d ( a i − 1 , a i ) \sum\limits_{i2}^md(a_{i-1},a_i) i2∑md(ai−1…...

竞赛选题 深度学习的视频多目标跟踪实现
文章目录 1 前言2 先上成果3 多目标跟踪的两种方法3.1 方法13.2 方法2 4 Tracking By Detecting的跟踪过程4.1 存在的问题4.2 基于轨迹预测的跟踪方式 5 训练代码6 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于深度学习的视频多目标跟踪实现 …...

金蝶云星空表单插件获取控件值
文章目录 金蝶云星空表单插件获取控件值获取主键获取文本获取日期获取数值获取基础资料 金蝶云星空表单插件获取控件值 获取主键 正确: this.View.Model.GetPKValue();错误: 获取文本 this.View.Model.GetValue("FBILLNO")获取日期 thi…...
docker自启与容器自启
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。 每个人都有惰性,但不断学习是好好生活的根本,共勉! 文章均为学习整理笔记,分享记录为主,如有错误请指正,共同学习进步。…...

一、认识微服务
目录 一、单体架构 二、分布式架构 三、微服务 1、微服务架构特征: 1.单一职责: 2.面向服务: 3.自治: 4.隔离性强: 2、微服务结构: 3、微服务技术对比: 一、单体架构 二、分布式架构 三…...

Windows server 2012 R2系统服务器远程桌面服务激活服务器RD授权分享
Windows server 2012 R2系统服务器远程桌面服务激活服务器RD授权 二、激活服务器,获取许可证服务器ID和许可证密钥包ID三、激活终端服务器四、配置远程桌面会话主机授权服务器 上期我分享了Windows server 2012 R2系统服务器远程桌面服务的安装教程,若是…...
Vue的计算属性:让你的代码更简洁高效
Vue.js是一种流行的JavaScript框架,它提供了许多功能来帮助开发人员构建交互式Web应用程序。其中一个非常有用的功能是计算属性。在本文中,我们将讨论什么是Vue的计算属性以及如何使用它们来编写更简洁高效的代码。 什么是Vue的计算属性? Vu…...

mysql主从复制-使用心得
文章目录 前言环境配置主库从库 STATEMENTbinloggtidlog-errorDistSQL总结 前言 mysql 主从复制使用感受,遇到一些问题的整理,也总结了一些排查问题技巧。 环境 mysql5.7 配置 附:千万级数据快速插入配置可以参考:mysql千万数…...

今年副业比主业赚得多...
我是从20年开始接触副业的,主要是在程序员外包平台上接单。从一开始的月入0到几百,到现在每个月稳定有小一万的收入。这个月接了一个比较大的项目,结款之后发现今年的副业已经比主业赚得多了,简直美滋滋~ 今年主业收入8wÿ…...
debian12安装fail2ban
趁着阿里云活动,买了一台一年99的VPS,装了debian12 rootdebian:~# neofetch _,met$$$$$gg. …...

openpnp - 74路西门子飞达控制板(主控板STM32_NUCLEO-144) - 验证
文章目录 openpnp - 74路西门子飞达控制板(主控板STM32_NUCLEO-144) - 验证概述笔记重复数字IO的问题想法手工实现程序实现确定要摘掉的数字重合线自动化测试的问题测试程序的场景测试程序的运行效果测试程序实现备注END openpnp - 74路西门子飞达控制板(主控板STM32_NUCLEO-14…...

从房地产先后跨界通信、文旅演艺领域,万通发展未来路在何方?
近年来,房地产市场可谓负重前行,各大房企纷纷谋求新出路。 作为中国最早的房企之一,万通发展再次处在转型变革的十字路口。自去年以来,万通发展在转型升级之路上动作频频,可谓忙得不亦乐乎。 大幕落下之时,…...
LLM 中的参数单位
M (Mega) 相比于 Million: 1M (Mega) 在计算机科学中等于 ( 2^{20} )(即 1,048,576)字节。1 Million 等于 ( 10^6 )(即 1,000,000)。因此,1M (Mega) 在数字上略小于 1 Million。 G (Giga) 相比于 Billion&…...

【探索Linux】—— 强大的命令行工具 P.15(进程间通信 —— system V共享内存)
阅读导航 引言一、system V的概念二、共享内存(1) 概念(2) 共享内存示意图(3) 共享内存数据结构 三、共享内存的使用1. 共享内存的使用步骤(1)包含头文件(2)获取键值(ftok函数)(3)创…...

MCU通过KT6368A用SPP透传发送1K左右的数据,手机APP显示是3个包或者4个包,但是我看手册说最大一个包是512,理论应该是两个包吧,请问这正常吗?
一、问题简介 MCU通过KT6368A用SPP透传发送1K左右的数据,手机APP显示是3个包或者4个包,但是我看手册说最大一个包是512,理论应该是两个包吧,请问这正常吗? 详细说明 实际测试的截图如下:使用的是安卓app…...

童装CPC认证检测哪些内容?童装上架亚马逊美国站CPC认证办理
童装是指适合儿童穿着的服装。按年龄分,包括婴儿服装、儿童服装、童装、中年童装、大童服装。CPC认证即儿童产品证书(CPC),主要针对12岁以下的儿童,如玩具、摇篮、童装等。跨境卖家作为“进口商”,想要将中…...

2023鸿蒙预定未来,环境搭建学习
鸿蒙开发基础知识 鸿蒙的基本概念和特点 鸿蒙(HarmonyOS)是华为公司开发的一款全场景分布式操作系统。它的设计目标是为各种设备提供统一的、无缝的用户体验。鸿蒙的核心特点包括以下几个方面: 分布式架构:鸿蒙采用分布式架构&…...

技术架构 - 应用数据分离,应用服务集群架构
前言 上一篇文章介绍了单机架构,由于性能瓶颈,满足不了高访问量,所以演化出了数据分离架构。 这种架构也很简单只是将应用服务和数据库服务分离开来,避免单一架构的资源争夺的情况。 一、 应用数据分离架构 1. 简介 应用服务和…...

YOLO目标检测——树叶检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】
实际项目应用:生物多样性研究、林业管理、环境监测和教育科研等方面数据集说明:树叶分类检测数据,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富,总共十个类别。标签说明:使用lableimg标注软件标注,标…...

ubuntu 20通过docker安装onlyoffice,并配置https访问
目录 一、安装docker (一)更新包列表和安装依赖项 (二)添加Docker的官方GPG密钥 (三)添加Docker存储库 (四)安装Docker (五)启动Docker服务并设置它随系…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

ESP32读取DHT11温湿度数据
芯片:ESP32 环境:Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库,别安装错了 二、代码 注意,DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
LangChain知识库管理后端接口:数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》
这段 Python 代码是一个完整的 知识库数据库操作模块,用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查(CRUD)操作。它基于 SQLAlchemy ORM 框架 和一个自定义的装饰器 with_session 实现数据库会话管理。 📘 一、整体功能概述 该模块…...

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读
手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读 以下是针对欧盟《手机和平板电脑生态设计法规》(EU) 2023/1670 的核心解读,综合法规核心要求、最新修正及企业合规要点: 一、法规背景与目标 生效与强制时间 发布于2023年8月31日(OJ公报&…...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...

MySQL的pymysql操作
本章是MySQL的最后一章,MySQL到此完结,下一站Hadoop!!! 这章很简单,完整代码在最后,详细讲解之前python课程里面也有,感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...
boost::filesystem::path文件路径使用详解和示例
boost::filesystem::path 是 Boost 库中用于跨平台操作文件路径的类,封装了路径的拼接、分割、提取、判断等常用功能。下面是对它的使用详解,包括常用接口与完整示例。 1. 引入头文件与命名空间 #include <boost/filesystem.hpp> namespace fs b…...

动态规划-1035.不相交的线-力扣(LeetCode)
一、题目解析 光看题目要求和例图,感觉这题好麻烦,直线不能相交啊,每个数字只属于一条连线啊等等,但我们结合题目所给的信息和例图的内容,这不就是最长公共子序列吗?,我们把最长公共子序列连线起…...
GeoServer发布PostgreSQL图层后WFS查询无主键字段
在使用 GeoServer(版本 2.22.2) 发布 PostgreSQL(PostGIS)中的表为地图服务时,常常会遇到一个小问题: WFS 查询中,主键字段(如 id)莫名其妙地消失了! 即使你在…...