2024HDU Contest 5 Problem 5
题目链接
从大到小枚举gcd的值 d d d,以及编号为 d d d的倍数的点, [ d , 2 d , 3 d , … ] [d,2d,3d,\dots] [d,2d,3d,…]。
然后对于任何一条边 ( x , y ) (x,y) (x,y),如果 x x x的子树和 y y y的子树里都有编号为 d d d倍数的点,则这条边的答案至少为d。考虑到对于每条边我们只需要知道最大值,所以如果一条边已经在之前的 d d d中被更新过答案,我们就可以将它合并起来。合并的过程可以通过并查集来实现。
所以总结下来做法就是枚举出编号为 d d d的倍数的点之后,将这些点之间的路径都遍历一遍并合并起来。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e6+5;
int t,n,f[maxn];
int eu[maxn],ev[maxn];
inline int find(int x){return f[x]==x?f[x]:f[x]=find(f[x]);
}
vector<int> g[maxn];
int par[maxn],dep[maxn];
void dfs(int u,int fa){par[u]=fa;dep[u]=dep[fa]+1;for(auto v:g[u]){if(v==fa)continue;dfs(v,u);}
}
int ind[maxn],ans[maxn];
signed main(){int size(256<<20); //256M__asm__ ( "movq %0, %%rsp\n"::"r"((char*)malloc(size)+size));ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);//freopen("5.in","r",stdin);//freopen("5.out","w",stdout);cin>>t;while(t--){cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++)g[i].clear();for(int i=1;i<n;i++){cin>>eu[i]>>ev[i];g[eu[i]].push_back(ev[i]);g[ev[i]].push_back(eu[i]);}dfs(1,0);for(int i=1;i<n;i++){if(dep[eu[i]]>dep[ev[i]]){ind[eu[i]]=i;}else{ind[ev[i]]=i;}}for(int i=1;i<=n;i++)f[i]=i;for(int d=n/2;d>=1;d--){int x=find(d);for(int j=d+d;j<=n;j+=d){int y=find(j);while(x!=y){if(dep[x]>dep[y])swap(x,y);ans[ind[y]]=d;f[y]=find(par[y]);y=find(par[y]);}}}for(int i=1;i<n;i++)printf("%d ",ans[i]);puts("");}exit(0);//return 0;
}
每条边只会被合并一次,然后枚举倍数的时间开销也是调和级数,所以总复杂度为 O ( n log n ) O(n\log n) O(nlogn)。
相关文章:
2024HDU Contest 5 Problem 5
题目链接 从大到小枚举gcd的值 d d d,以及编号为 d d d的倍数的点, [ d , 2 d , 3 d , … ] [d,2d,3d,\dots] [d,2d,3d,…]。 然后对于任何一条边 ( x , y ) (x,y) (x,y),如果 x x x的子树和 y y y的子树里都有编号为 d d d倍数的点…...
nGQL入门
引言 nGQL(NebulaGraph Query Language)是用于操作 NebulaGraph 的查询语言。它的语法类似于 Cypher,但有自己独特的特性。以下是一些 nGQL 的基本语法和操作示例,以帮助你入门。 基本概念 节点(Vertex)…...

[CP_AUTOSAR]_系统服务_DEM模块(二)功能规范介绍
目录 1、DEM 功能规范描述1.1、Startup behavior1.2、Monitor re-initialization 在前面 《[CP_AUTOSAR]_系统服务_DEM模块(一)》文中,简要介绍了 DEM 模块的功能、与其它模块之间的功能交互,本文将接着介绍 DEM 模块的功能规范。…...

Linux中yum、rpm、apt-get、wget的区别,yum、rpm、apt-get常用命令,CentOS、Ubuntu中安装wget
文章目录 一、常见Linux发行版本二、Linux中yum、rpm、apt-get、wget的区别2.1 yum2.2 rpm2.3 apt-get2.4 wget2.5 总结 三、CentOS中yum的作用3.1 yum清空缓存列表3.2 yum显示信息3.3 yum搜索、查看3.4 yum安装3.5 yum删除、卸载程序3.6 yum包的升级、降级 四、Ubuntu中apt-ge…...
IPython的使用技巧2
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题; 可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导; 推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的…...

win10打开程序闪退的解决方法,亲测好用
当我们在使用win10系统的时候,可能会遇到安装某些程序后无法正常使用,一打开就闪退,或者点击右下角图标就消失了,而其他程序却可以正常打开使用。下面小编就来和大家分享亲测好用的win10打开程序闪退的解决办法。 问题原因分析&a…...
木舟0基础学习Java的第二十一天(数据库,MySQL,SQLyog)
数据库 数据库:按照数据结构来组织 存储数据的厂库 数据管理系统(Database Management System,DBMS):一套操作和管理数据库的软件 用于简历 使用 维护数据库 关系型数据库:采用关系模型作为数据组织方式 逻辑结构是一张二维表 由行和列组成…...

python-鼠标绘画线条程序
闲来无聊简单编写了一个绘图小程序。 主要思路 主要是基于Python中的内置模块turtle编写的,简单扩展了一下,通过绑定事件能够达到鼠标绘制、删除、存储已经绘制图案的线条这几个功能。 路径结构 -draw- define.py- main.py- myturtle.py使用 点住鼠…...

【Python实战】如何优雅地实现 PDF 去水印?
话接上篇,自动化处理 PDF 文档,完美实现 WPS 会员功能 小伙伴们更关心的是如何去除 PDF 中的水印~ 今天,就来分享一个超简单的 PDF 去水印方法~ 1. 原理介绍 在上一篇中,我们介绍了如何将 PDF 文档转换成图片,图片…...

Keysight(原Agilent) E4980AL 精密 LCR 表特性与技术指标
Keysight(原Agilent) E4980AL 精密 LCR 表为基础 LCR 表树立了行业标准,可在多个频率范围内提供更佳的精度、速度和通用性。E4980AL 结合了种类繁多的附件,适用于一般研发和生产环境中的各种元件和材料测量。也可通过频率升级而提升投资回报率。 Keysig…...
【运维】Redis主从复制 配置
【运维】Redis主从复制 配置 主库配置Master # 默认情况下,是 启用保护模式的,其他主机的客户端无法连接到 Redis 。当想要其他主机的客户端连接到 Redis 时,需要修改为 no 。protected-mode no 从库配置Slave # replicaof [master主机ip] …...
C++ 微积分 - 求导 - 自动微分(Automatic Differentiation)
C 微积分 - 求导 - 自动微分(Automatic Differentiation) flyfish 自动微分(Automatic Differentiation,简称 AD)是一种用于精确计算函数导数的技术。它结合了符号微分的准确性和数值微分的效率。自动微分的核心思想…...
面试题-每日5道
26.在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是删除第一个元素并返回。 不同点:如果没有元素poll()会返回null,而remove()会抛出NoSuchElementException异常 27.哪些集合类是线程安全的? Vector,Stock,Hashtable都是线程安全的&a…...

STM32卡死、跑飞如何调试确定问题
目录 前言 一、程序跑飞原因 二、调试工具 2.1Registers工具 2.2 Memory工具 2.3 Disassembly工具 2.4 Call Stack工具 三、找到程序跑飞位置 方式一、 方式二、 前言 我们初学STM32的时候代码难免会出现疏忽,导致程序跑飞,不再正常运行&#…...

代理模式和Spring MVC
Spring是一个分层的轻量级的开源Java框架。核心是IOC(Inverse of Control 控制反转)和AOP(Aspect Oriented Programming 面向切面编程) AOP 面向切面 AOP (Aspect Orient Programming),直译过来就是 面向切面编程,AOP 是一种编程思想&#x…...

深入理解Vue slot的原理
文章目录 前言为什么需要插槽作用域插槽插槽的原理总结 前言 插槽是Vue中一个重要的特性,它有很多种用法:默认插槽、具名插槽、作用域插槽。尤其作用域插槽,还有一堆特性,比如解构prop,解构prop的时候还可以进行属性名…...
git fetch作用与用法
目录 git fetch作用 git fetch用法 git fetch作用 git fetch 命令在 Git 版本控制系统中扮演着重要的角色。其主要作用是从远程仓库获取最新版本的项目文件,但不会自动合并或修改你当前的工作。这意味着,使用 git fetch 后,你需要手动合并…...

pycharm如何查看git历史版本变更信息
通过名字查看不同版本 查看版本不同地方...
【2.2 python中的变量】
2.2 python中的变量 在Python中,变量是存储数据值的容器。Python是一种动态类型语言,这意味着你不需要在声明变量时指定变量的类型;Python会根据你赋给变量的值自动确定其类型。下面我将详细介绍Python中的变量,包括保留字&#…...
Python软体中找出一组字符串的最长公共前缀:算法与实现
Python软体中找出一组字符串的最长公共前缀:算法与实现 在处理字符串数据时,寻找多个字符串之间的共同特征是一个常见的需求。特别是在文件名、URL、或其他文本数据中,找到最长公共前缀(Longest Common Prefix, LCP)可以帮助我们进行更高效的搜索和分类。本文将详细介绍如…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
ffmpeg(四):滤镜命令
FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具,可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下: ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜: ffmpeg…...
反射获取方法和属性
Java反射获取方法 在Java中,反射(Reflection)是一种强大的机制,允许程序在运行时访问和操作类的内部属性和方法。通过反射,可以动态地创建对象、调用方法、改变属性值,这在很多Java框架中如Spring和Hiberna…...
【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验
系列回顾: 在上一篇中,我们成功地为应用集成了数据库,并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了!但是,如果你仔细审视那些 API,会发现它们还很“粗糙”:有…...
CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整
width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值,用于设置元素的宽度根据其内容自动调整,确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况(width: auto): 块级元素(如 <div>)会占满父容器…...

iview框架主题色的应用
1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题,无需引入,直接可…...
在树莓派上添加音频输入设备的几种方法
在树莓派上添加音频输入设备可以通过以下步骤完成,具体方法取决于设备类型(如USB麦克风、3.5mm接口麦克风或HDMI音频输入)。以下是详细指南: 1. 连接音频输入设备 USB麦克风/声卡:直接插入树莓派的USB接口。3.5mm麦克…...

沙箱虚拟化技术虚拟机容器之间的关系详解
问题 沙箱、虚拟化、容器三者分开一一介绍的话我知道他们各自都是什么东西,但是如果把三者放在一起,它们之间到底什么关系?又有什么联系呢?我不是很明白!!! 就比如说: 沙箱&#…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?
Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...
智能职业发展系统:AI驱动的职业规划平台技术解析
智能职业发展系统:AI驱动的职业规划平台技术解析 引言:数字时代的职业革命 在当今瞬息万变的就业市场中,传统的职业规划方法已无法满足个人和企业的需求。据统计,全球每年有超过2亿人面临职业转型困境,而企业也因此遭…...