NOI2003 逃学的小孩 题解
NOI2003 逃学的小孩 题解
传送门。
题目简述
给定一棵树 T T T,需要选择三个点 A , B , C A,B,C A,B,C,需要从 C C C 走到 A , B A,B A,B 的最远距离。
(第一段题目是在讲剧情吗。。)
前置知识
- 图
- 树
- 树的直径
思路简述
这题在蓝题(提高+ / 省选-)中还是比较水的 ^_^
来看看样例吧

用瞪眼法(——数学老师) 看看,发现 A , B A,B A,B 可以设在 1 1 1 和 4 4 4,然后 C C C 在 2 2 2 或 3 3 3 都无所谓。
那么 4 4 4 是咋来的呢?
(设 C C C 在 2 2 2)
2 → 1 → 4 2\rightarrow 1 \rightarrow4 2→1→4。
由于是最远距离,那么——
树的直径!
而刚好,树的直径就是有两个端点,刚刚好可以一个作为 A A A,一个作为 B B B。
然后 C C C 就是在除了 A , B A,B A,B 的节点,距离 A , B A,B A,B 的最短路径。
那么,直接枚举所有 C C C,取最大值再加上 A → B A\rightarrow B A→B 的距离(直径距离)即可。
代码实现
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll N=2e5+5;
ll n,m,head[N],cnt_e,u,v,w,top,dis_start[N],dis_stop[N],start,stop,ans,ans2;
struct E{ll from,to,w,pre;
}e[N<<1];
inline void add(ll from,ll to,ll w)//链式前向星
{e[++cnt_e].from=from;e[cnt_e].to=to;e[cnt_e].w=w;e[cnt_e].pre=head[from];head[from]=cnt_e;return;
}
void dfs_d(ll u/*当前节点*/,ll fa/*他爹*/,ll sum/*目前的最长路径*/)//求树的直径
{if(sum>ans)ans=sum,top=u;for(ll i=head[u];i;i=e[i].pre){ll v=e[i].to;if(v==fa) continue;dfs_d(v,u,sum+e[i].w);}return;
}
void dfs_dis_start(int u,int fa)//所有点到某个端点的距离
{for(ll i=head[u];i;i=e[i].pre){ll v=e[i].to;if(v==fa) continue;dis_start[v]=dis_start[u]+e[i].w;dfs_dis_start(v,u);}return;
}
void dfs_dis_stop(int u,int fa)//所有点到另一个端点的距离
{for(ll i=head[u];i;i=e[i].pre){ll v=e[i].to;if(v==fa) continue;dis_stop[v]=dis_stop[u]+e[i].w;dfs_dis_stop(v,u);}return;
}
signed main(){scanf("%lld%lld",&n,&m);for(ll i=1;i<=m;i++){scanf("%lld%lld%lld",&u,&v,&w);add(u,v,w);add(v,u,w);}dfs_d(1,0,0);start=top;ans=0;dfs_d(start,0,0);stop=top;dfs_dis_start(start,0);dfs_dis_stop(stop,0);for(ll i=1;i<=n;i++)//枚举所有可能的Cans2=max(ans2,min(dis_start[i],dis_stop[i]));printf("%lld\n",ans+ans2);//ans:直径距离//ans2:某个点到两个端点的最短距离return 0;
}
小彩蛋
我:不对劲,有问题:
1 ≤ T i ≤ 1 0 9 1\le T_i \le 10^9 1≤Ti≤109
十亿分钟。。。先不说你能不能活到那时候,就算能考试貌似就已经结束了吧。。
相关文章:
NOI2003 逃学的小孩 题解
NOI2003 逃学的小孩 题解 传送门。 题目简述 给定一棵树 T T T,需要选择三个点 A , B , C A,B,C A,B,C,需要从 C C C 走到 A , B A,B A,B 的最远距离。 (第一段题目是在讲剧情吗。。) 前置知识 图树树的直径 思路简…...
硬件服务器操作系统的选择:Linux 还是 Windows?
在这个科技日新月异的时代,云服务器虽然日益普及,但硬件服务器依然是众多云服务和数据中心不可或缺的基石。有趣的是,随着云服务器的兴起,不少工程师竟然未曾亲眼见过实体的硬件服务器。然而,事实是,无论是…...
dataV组件使用——数据更新更新组件
bug 当数据更新只更新一个属性页面不会刷新(this.config1.data arr;) 必须重新赋值整个config 方式一:检测到数据更新重新赋值config this.config1 {data: arr,header: ["所在单位", "人员姓名", "职位", &q…...
solana合约编写
文章目录 solana 合约编写整体思路Cargo.toml配置代码实现在 Solana 智能合约中,定义和管理可能的错误类型自定义一个 Solana 账户结构一个帐户的约束条件什么是bump账号获取指令参数编码基础常用总结format! 格式化字符串Option<String>Vec<u8>编译部署到localne…...
C++调用C#方法(附踩坑点)
C调用C#方法 写在前面效果思路步骤可能的问题 写在后面 写在前面 工作需要用C调用C#写到代码,看来网上写的方法,自己也踩了一些坑,这里总结一下,我只试了CLR的方法。 主要参考了下面几篇博客 C调用C#库简单例程(Lucky…...
开源前端埋点监控插件Web-Tracing
Web-Tracing是一款专为前端项目设计的前端监控插件,它基于JavaScript设计,兼容跨平台使用,并提供了全方位的监控功能。 开源地址:https://gitee.com/junluoyu/web-tracing-analysis 以下是关于Web-Tracing的详细介绍:…...
智慧排水远程监测系统物联网解决方案
智慧排水监测系统是一种集成了现代信息技术、物联网技术、大数据分析及云计算能力的高效城市排水管理解决方案。该系统通过全面、实时地监控城市排水网络的运行状态,旨在预防内涝灾害,优化水资源管理,保障城市安全运行,促进可持续…...
【SVN(Subversion)是一个版本控制系统】
Question SVN所有命令 Answer SVN(Subversion)是一个版本控制系统,用于管理和跟踪文件和目录的更改。以下是一些常用的SVN命令: 检出(Checkout) svn checkout URL从版本库中检出一个工作副本。 更新&am…...
leetcode108.把升序数组转换成二叉搜索树
题目描述 [-10,-3,0,5,9] 转换成如下二叉搜索树: 解题的核心原理是:二叉搜索树的中序遍历结果是一个升序数组,所以根节点的数值,也位于数组的中部。 class Solution {public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {return h…...
用QTdesigner制作自己的双目标定软件
目录 1,设计布局软件界面 2,导出界面ui文件为python的.py文件 3,为界面添加对应的功能 4,导出为exe可执行文件 5,运行测试效果 5.1 双击启动 5.2 添加必要的参数 5.3 ,运行结果 效果展示 动手制作双…...
MySQL:基础巩固-DDL
一、对数据库的操作 1.查询所有数据库 SHOW DATABASES;2. 查询当前使用的数据库 SELECT DATABASE();3. 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test DEFAULT CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;4. 删除数据库 DROP DATABASE IF EXISTS test;5. 使用数据库 …...
翻译软件在医学中的应用
翻译软件在医学中的应用非常广泛,主要体现在以下几个方面: 患者沟通:翻译软件可以帮助医务人员与非母语患者进行有效沟通,确保患者能够准确表达自己的症状和需求,也使医生能够清晰地解释治疗方案和用药说明。这对提升…...
政务大数据解决方案(六)
政务大数据解决方案通过建立综合数据平台,将来自各政府部门的异构数据整合并进行深入分析,利用人工智能和机器学习技术实现智能化数据处理与预测,从而提升政府决策的科学性和实时响应能力。方案涵盖数据采集、存储、处理、分析与可视化&#…...
【MATLAB机器人系统工具箱】【manipulatorRRT规划器】属性和方法解析
启用了连接启发式(heuristic)后,双向快速扩展随机树(RRT)算法会在以下情况下忽略 MAXCONNECTIONDISTANCE 的限制:当两棵树(起始树和目标树)之间的节点距离足够接近时,算法…...
MySQL 多表连接(JOIN)
在数据库开发中,多表连接(JOIN)是一个非常重要的技术,它使得我们可以在查询中整合多个表的数据,进而实现更加复杂的数据操作。本文将深入探讨 MySQL 中的多表连接,帮助读者全面理解 JOIN 的基本概念、类型和…...
Opencv学习-直方图比较
由于图像的直方图表示图像像素灰度值的统计特性,因此可以通过两幅图像的直方图特性比较 两幅图像的相似程度。从一定程度上来讲,虽然两幅图像的直方图分布相似不代表两幅图像相似,但是两幅图像相似则两幅图像的直方图分布一定相似。例如&…...
一文入门:正则表达式基础
正则表达式简介 正则表达式(Regular Expression,简称regex或RE)是一种用于匹配字符串中字符组合的模式。它广泛应用于编程语言、文本编辑器和各种工具中,用于执行复杂的字符串搜索和替换任务。 为什么使用正则表达式?…...
深入理解 `@DateTimeFormat` 和 `@JsonFormat` 注解
前言 在Java应用程序中,处理日期和时间是一个常见的需求。无论是从数据库读取还是通过API接收数据,正确的日期和时间格式都是确保应用正确运作的关键因素。本文将深入探讨两个常用的注解——DateTimeFormat和JsonFormat——以及它们如何帮助我们在Sprin…...
微服务架构设计中的常见的10种设计模式
微服务架构设计的概念 微服务架构(Microservices Architecture)是一种用于构建分布式系统的软件设计模式。它将大型应用程序拆分成一组小型、自治的服务,每个服务都运行在其独立的进程中,服务之间通过轻量级的通信机制(…...
stripe Element 如何使用
这里要准备好几个东西: 一个支付成功过后的回调 还有一个下单的接口 一旦进入这个下单界面,就要去调下单的接口的,用 post, 这个 接口你自己写,可以写在后端中,也可以放到 nextjs 的 api 中。 首先说的是这个下单…...
Linux grep 命令的使用指南
Linux grep 命令全面使用指南一、基础搜索语法1. 基本文本搜索1234# 在文件中搜索指定字符串grep "search_pattern" file.txt# 示例:搜索包含"error"的行grep "error" /var/log/syslog2. 多文件搜索1234# 在多个文件中搜索grep "…...
Qwen Pixel Art入门必看:自动触发词机制+参数调优详细步骤解析
Qwen Pixel Art入门必看:自动触发词机制参数调优详细步骤解析 1. 像素艺术生成服务介绍 Qwen Pixel Art是基于Qwen-Image-2512大模型和Pixel Art LoRA微调模块打造的专业像素艺术生成服务。这项技术能够将普通文字描述转化为精美的像素风格图像,特别适…...
还在为PDF表格提取而头疼?这个Python神器让你三行代码搞定!
还在为PDF表格提取而头疼?这个Python神器让你三行代码搞定! 【免费下载链接】tabula-py Simple wrapper of tabula-java: extract table from PDF into pandas DataFrame 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tabula-py 你是否曾经面对P…...
GLM-4.1V-9B-Base快速部署:镜像免配置+7860端口直连使用指南
GLM-4.1V-9B-Base快速部署:镜像免配置7860端口直连使用指南 1. 模型简介 GLM-4.1V-9B-Base是智谱开源的一款强大的视觉多模态理解模型,专门设计用于处理图像内容识别、场景描述、目标问答和中文视觉理解任务。这个模型已经完成了Web化封装,…...
从分子动力学模拟到结合自由能分析:gmx_MMPBSA实战指南
从分子动力学模拟到结合自由能分析:gmx_MMPBSA实战指南 【免费下载链接】gmx_MMPBSA gmx_MMPBSA is a new tool based on AMBERs MMPBSA.py aiming to perform end-state free energy calculations with GROMACS files. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors…...
Nanbeige4.1-3B代码实例:用pipeline接口封装推理服务,支持HTTP API调用
Nanbeige4.1-3B代码实例:用pipeline接口封装推理服务,支持HTTP API调用 1. 引言 如果你正在寻找一个既小巧又强大的开源语言模型,Nanbeige4.1-3B绝对值得你花时间了解一下。这个只有30亿参数的模型,在推理、代码生成和对话任务上…...
如何分析和改善网站的SEO效果
如何分析和改善网站的SEO效果 在当今互联网时代,一个优秀的网站不仅需要内容丰富,还需要有良好的搜索引擎优化(SEO)效果。SEO是提升网站在搜索引擎中排名的关键手段,本文将详细探讨如何分析和改善网站的SEO效果&#…...
OpenClaw多任务队列:gemma-3-12b-it并行处理技巧与实践
OpenClaw多任务队列:gemma-3-12b-it并行处理技巧与实践 1. 为什么需要多任务队列 去年冬天,我正尝试用OpenClaw自动化处理一批市场调研报告。当同时提交5个分析任务时,发现系统要么卡死,要么任务相互覆盖。这种经历让我意识到—…...
Freqtrade实盘避坑手册:我用这个开源框架3个月跑通加密货币策略
Freqtrade实盘避坑手册:3个月实战打磨的加密货币策略进阶指南 当第一次在Binance交易所看到自己开发的量化策略自动执行交易时,那种程序化交易带来的震撼感至今难忘。Freqtrade作为开源框架中的佼佼者,确实为个人开发者提供了从回测到实盘的完…...
【程序源代码】外卖小程序系统设计与实现
关键字:java、mybatis、mysql、ssm、微信小程序、外卖、设计与实现、源码(一)系统介绍 名称:外卖微信小程序系统设计与实现(含源码) (二)详细介绍 下载资料:程序、数据…...
