当前位置: 首页 > news >正文

最优二叉搜索树【东北大学oj数据结构10-4】C++

题面

最优二叉搜索树是由 n 个键和 n+1 个虚拟键构造的二叉搜索树,以最小化搜索操作的成本期望值。
给定一个序列 K=k1​,k2​,...,kn​,其中 n 个不同的键按排序顺序 ,我们希望构造一个二叉搜索树。 对于每个关键 ki​,我们有一个概率 pi​,搜索将是ki​。 一些搜索可能针对不在 K 中的值,因此我们还有 n+1 个虚拟键 d0​,d1​,d2​,...,dn​ 表示不在 K 中的值。虚拟键 di​(0≤i≤n) 被定义 如下:

  • 如果 i=0,则 di​ 表示所有小于 k1​ 的值
  • 如果 i=n,则 di​表示所有大于 kn​ 的值。
  • 如果 1≤i≤n−1,则 di​表示 ki​ 和 ki+1​ 之间

对于每个虚拟键 di​,我们有一个搜索将对应于 di 的概率 qi。 对于 pi​(1≤i≤n) 和 qi​(0≤i≤n),我们有

那么在二叉搜索树 T 中搜索的期望成本是

其中depthT(v)是T中节点v的深度。对于给定的一组概率,我们的目标是构造一个期望搜索成本最小的二叉搜索树。 我们称这样的树为最优二叉搜索树。
每个密钥 ki 是一个内部节点,每个虚拟密钥 di 是一个叶子。 例如,下图显示了从样本输入 1 中得到的最优二叉搜索树。

任务
编写一个程序,计算通过给定 pi​ 获得的最优二叉搜索树上的搜索操作的期望值,搜索将针对 ki​ 和 qi​,搜索将对应于 di​。

输入

第一行,给出一个整数 n,表示键的数量。
第二行,pi​(1≤i≤n) 以具有四位小数的实数给出。
第三行,qi​(0≤i≤n) 以实数形式给出,小数点后四位。

1≤n≤500
0<pi​,qi​<1
∑i=1n​pi​+∑i=0n​qi​=1

输出

在一行中打印最优二叉搜索树上搜索操作的期望值。 输出误差不大于10^−4

输入样例

 5
0.1500 0.1000 0.0500 0.1000 0.2000
0.0500 0.1000 0.0500 0.0500 0.0500 0.1000

输出样例

2.75000000 

代码

 

#include <iostream>
#include <vector>
#include <iomanip>
#include <algorithm>using namespace std;const double MaxVal = 1e18;void optimalBST(double *p, double *q, int n, vector<vector<double>>& e, vector<vector<int>>& root, vector<vector<double>>& w) {// 初始化只包括虚拟键的子树for (int i = 1; i <= n + 1; ++i) {w[i][i - 1] = q[i - 1];e[i][i - 1] = q[i - 1];}// 由下到上,由左到右逐步计算for (int len = 1; len <= n; ++len) {for (int i = 1; i <= n - len + 1; ++i) {int j = i + len - 1;e[i][j] = MaxVal;w[i][j] = w[i][j - 1] + p[j] + q[j];// 求取最小代价的子树的根for (int k = i; k <= j; ++k) {double temp = e[i][k - 1] + e[k + 1][j] + w[i][j];if (temp < e[i][j]) {e[i][j] = temp;root[i][j] = k;}}}}
}int main() {int n;cin >> n;double* p = new double[n + 1];double* q = new double[n + 1];for (int i = 1; i <= n; ++i) {cin >> p[i];}for (int i = 0; i <= n; ++i) {cin >> q[i];}vector<vector<double>> e(n + 2, vector<double>(n + 2, 0.0));vector<vector<int>> root(n + 2, vector<int>(n + 2, 0));vector<vector<double>> w(n + 2, vector<double>(n + 2, 0.0));optimalBST(p, q, n, e, root, w);cout << fixed << setprecision(10) << e[1][n] << endl;delete[] p;delete[] q;return 0;
}

相关文章:

最优二叉搜索树【东北大学oj数据结构10-4】C++

题面 最优二叉搜索树是由 n 个键和 n1 个虚拟键构造的二叉搜索树&#xff0c;以最小化搜索操作的成本期望值。 给定一个序列 Kk1​,k2​,...,kn​&#xff0c;其中 n 个不同的键按排序顺序 &#xff0c;我们希望构造一个二叉搜索树。 对于每个关键 ki​&#xff0c;我们有一个…...

ESP32应用开发-Webserver

文章目录 库调用实例实现思路技术要点 1. 前端涉及的文件需要包装再发送2. http-GET路由3. http-POST路由 开发环境&#xff1a;Arduino 库调用 #include <WebServer.h> #include <ArduinoJson.h> //IDE没有自带&#xff0c;需自行安装实例 WebServer server…...

【IMU:视觉惯性SLAM系统】

视觉惯性SLAM系统简介 相机&#xff08;单目/双目/RGBD)与IMU结合起来就是视觉惯性&#xff0c;通常以单目/双目IMU为主。 IMU里面有个小芯片可以测量角速度与加速度&#xff0c;可分为6轴(6个自由度)和9轴&#xff08;9个自由度&#xff09;IMU&#xff0c;具体的关于IMU的介…...

前端开发 之 12个鼠标交互特效下【附完整源码】

前端开发 之 12个鼠标交互特效下【附完整源码】 文章目录 前端开发 之 12个鼠标交互特效下【附完整源码】七&#xff1a;粒子烟花绽放特效1.效果展示2.HTML完整代码 八&#xff1a;彩球释放特效1.效果展示2.HTML完整代码 九&#xff1a;雨滴掉落特效1.效果展示2.HTML完整代码 十…...

Unity文件路径访问总结:从基础到高级的资源加载方法

在Unity开发中&#xff0c;文件路径的访问和资源加载是开发者经常需要处理的任务。无论是加载纹理、模型、音频&#xff0c;还是读取配置文件&#xff0c;正确地处理路径和资源加载是确保项目顺利运行的关键。本文将以Unity文件路径访问为主线&#xff0c;详细介绍Unity中常见的…...

AWS Transfer 系列:简化文件传输与管理的云服务

在数字化转型的今天&#xff0c;企业对文件传输、存储和管理的需求日益增长。尤其是对于需要大量数据交换的行业&#xff0c;如何高效、可靠地传输数据成为了一大挑战。为了解决这一难题&#xff0c;AWS 提供了一系列的文件传输服务&#xff0c;统称为 AWS Transfer 系列。这些…...

Jenkins Api Token 访问问题

curl --location http://192.168.18.202:8080/view/ChinaFish/job/Ali/buildWithParameters?token1142be281174ee8fdf58773dedcef7ea4c&DeployTypeUpdateConfig \ --header Authorization: •••••• \ --header Cookie: JSESSIONID.824aa9a5node01ojk9yhh3imc24duwy67…...

垂起固定翼无人机大面积森林草原巡检技术详解

垂起固定翼无人机大面积森林草原巡检技术是一种高效、精准的监测手段&#xff0c;以下是对该技术的详细解析&#xff1a; 一、垂起固定翼无人机技术特点 垂起固定翼无人机结合了多旋翼和固定翼无人机的优点&#xff0c;具备垂直起降、飞行距离长、速度快、高度高等特点。这种无…...

【Leetcode 每日一题】1387. 将整数按权重排序

问题背景 我们将整数 x x x 的 权重 定义为按照下述规则将 x x x 变成 1 1 1 所需要的步数&#xff1a; 如果 x x x 是偶数&#xff0c;那么 x x / 2 x x / 2 xx/2。如果 x x x 是奇数&#xff0c;那么 x 3 x 1 x 3 \times x 1 x3x1。 比方说&#xff0c; x …...

科研笔记 KDD 2025

1 基本介绍 KDD 每年有多次投稿周期。KDD 2025 将有两个截止时间&#xff1a;分别是 2024 年 8 月 1 日和 2025 年 2 月 1 日&#xff08;全文提交截止时间在摘要提交截止后一周&#xff09;。 同时&#xff0c;KDD 会议论文集&#xff08;Proceedings&#xff09;将分两批出…...

黑马Java面试教程_P8_并发编程

系列博客目录 文章目录 系列博客目录前言1.线程的基础知识1.1 线程和进程的区别&#xff1f;难2频3面试文稿 1.2 并行和并发有什么区别&#xff1f; 难1频1面试文稿 1.3 创建线程的四种方式 难2频4面试文稿 1.4 runnable 和 callable 有什么区别 难2频3面试文稿 1.5 线程的 run…...

网络视频监控平台/安防监控/视频综合管理Liveweb视频汇聚平台解决方案

一、当前现状分析 当前视频资源面临以下问题&#xff1a; 1&#xff09;不同单位在视频平台建设中以所属领域为单位&#xff0c;设备品牌众多&#xff0c;存在的标准不一&#xff0c;各系统之间也没有统一标准&#xff1b; 2&#xff09;各单位视频平台建设分散、统筹性差&am…...

workman服务端开发模式-应用开发-后端api推送修改二

需要修改两个地方&#xff0c;第一个是总控制里面的续token延时&#xff0c;第二个是操作日志记录 一、总控续token延时方法 在根目录下app文件夹下controller文件夹下Base.php中修改isLoginAuth方法&#xff0c;具体代码如下&#xff1a; <?php /*** 总控制* User: 龙哥…...

SQL 使用带聚集函数的联结

聚集函数用于汇总数据&#xff0c;通常用于从一个表中计算统计信息&#xff0c;但也可以与联结一起使用。以下是一个例子&#xff0c;展示如何使用聚集函数统计每个顾客的订单数。 示例 1&#xff1a;使用 COUNT() 函数与 INNER JOIN 假设我们需要检索所有顾客及每个顾客所下…...

Restaurants WebAPI(三)——Serilog/FluenValidation

文章目录 项目地址一、Serilog使用1.1 安装 Serilog1.2 注册日志服务1.3 设置日志级别和详情1.4 配置到文件里1.5 给不同的环境配置日志1.5.1 配置appsettings.Development.json二、Swagger的使用三、自定义Exception中间件3.1 使用FluentValidation项目地址 教程作者:教程地址…...

概率论得学习和整理32: 用EXCEL描述正态分布,用δ求累计概率,以及已知概率求X的区间

目录 1 正态分布相关 2 正态分布的函数和曲线 2.1 正态分布的函数值&#xff0c;用norm.dist() 函数求 2.2 正态分布的pdf 和 cdf 2.3 正态分布的图形随着u 和 δ^2的变化 3 正态分布最重要的3δ原则 3.0 注意&#xff0c;这里说的概率一定是累计概率CDF&#xff0c;而…...

【原生js案例】让你的移动页面实现自定义的上拉加载和下拉刷新

目前很多前端UI都是自带有上拉加载和下拉刷新功能,按照官网配置去实现即可,比如原生小程序,vantUI等UI框架,都替我们实现了内部功能。 那如何自己来实现一个上拉加载和下拉刷新的功能? 实现效果 不用浏览器的css滚动条,自定义实现滚动效果 自定义实现滚动,添加上拉加载…...

【linux 常用命令】

1. 使用xshell 通过SSH连接到Linux服务器 ssh -p 端口号 usernameip地址2. 查看当前目录下的子文件夹的内存占用情况 du -a -h -d 1或者 du -ah -d 1-a &#xff1a;展示所有子文件夹&#xff08;包括隐藏文件夹&#xff09;&#xff0c;-h &#xff1a;以人类可读的形式&am…...

【JetPack】Room数据库笔记

Room数据库笔记 ORM框架&#xff1a;对齐数据库数据结构与面向对象数据结构之间的关系&#xff0c;使开发编程只考虑面向对象不需要考虑数据库的结构 Entity : 数据实体&#xff0c;对应数据库中的表 <完成面向对象与数据库表结构的映射> 注解&#xff1a; 类添加注解…...

【CSS in Depth 2 精译_088】第五部分:添加动效概述 + 第 15 章:CSS 过渡特效概述 + 15.1:状态间的由此及彼

当前内容所在位置&#xff08;可进入专栏查看其他译好的章节内容&#xff09; 第五部分 添加动效 ✔️【第 15 章 过渡】 ✔️ 15.1 状态间的由此及彼 ✔️15.2 定时函数 文章目录 第 5 部分 添加动效 Adding motion第 15 章 过渡 Transitions15.1 状态间的由此及彼 From here…...

# 起步专用 - 哔哩哔哩全模块超还原设计!(内含接口文档、数据库设计)

↑ 上方下载文档 (大小374KB) 接口文档预览 (超过50个接口) 一、数据库25张表er-关系清晰构图&#xff01;(tip: 鼠标右键图片 > 放大图像) 二、难点/经验 详细说明 热门评论排序评论点赞列表|DTO封装经验分享|精华接口文档说明 组员都说喜欢分档对应枚举码 如果这篇文章…...

[机器学习]XGBoost(3)——确定树的结构

XGBoost的目标函数详见[机器学习]XGBoost&#xff08;2&#xff09;——目标函数&#xff08;公式详解&#xff09; 确定树的结构 之前在关于目标函数的计算中&#xff0c;均假设树的结构是确定的&#xff0c;但实际上&#xff0c;当划分条件不同时&#xff0c;叶子节点包含的…...

PHP阶段一

PHP 一门编程语言 运行在服务器端 专门用户开发网站的 脚本后缀名.php 与HTML语言进行混编&#xff0c;脚本后缀依然是.php 解释型语言&#xff0c;不要编译直接运行 PHP运行需要环境&#xff1a; Windows phpstudy Linux 单独安装 Web 原理简述 1、打开浏览器 2、输入u…...

用人话讲计算机:Python篇!(十五)迭代器、生成器、装饰器

一、迭代器 &#xff08;1&#xff09;定义 标准解释&#xff1a;迭代器是 Python 中实现了迭代协议的对象&#xff0c;即提供__iter__()和 __next__()方法&#xff0c;任何实现了这两个方法的对象都可以被称为迭代器。 所谓__iter__()&#xff0c;即返回迭代器自身 所谓__…...

5G -- 5G网络架构

5G组网场景 从4G到5G的网络演进&#xff1a; 1、UE -> 4G基站 -> 4G核心网 * 部署初中期&#xff0c;利用存量网络&#xff0c;引入5G基站&#xff0c;4G与5G基站并存 2、UE -> (4G基站、5G基站) -> 4G核心网 * 部署中后期&#xff0c;引入5G核心网&am…...

VR线上展厅的色彩管理如何影响用户情绪?

VR线上展厅的色彩管理对用户情绪的影响是多方面的&#xff0c;以下是专业从事VR线上展厅制作的圆桌3D云展厅平台为大家介绍的一些关键点&#xff1a; 情感共鸣&#xff1a;色彩能够激发特定的情感反应。例如&#xff0c;暖色调&#xff08;如红色、橙色&#xff09;通常与活力和…...

Vue3:uv-upload图片上传

效果图&#xff1a; 参考文档&#xff1a; Upload 上传 | 我的资料管理-uv-ui 是全面兼容vue32、nvue、app、h5、小程序等多端的uni-app生态框架 (uvui.cn) 代码&#xff1a; <view class"greenBtn_zw2" click"handleAddGroup">添加班级群</vie…...

大数据机器学习算法和计算机视觉应用07:机器学习

Machine Learning Goal of Machine LearningLinear ClassificationSolutionNumerical output example: linear regressionStochastic Gradient DescentMatrix Acceleration Goal of Machine Learning 机器学习的目标 假设现在有一组数据 x i , y i {x_i,y_i} xi​,yi​&…...

基于asp.net游乐园管理系统设计与实现

博主介绍&#xff1a;专注于Java&#xff08;springboot ssm 等开发框架&#xff09; vue .net php python(flask Django) 小程序 等诸多技术领域和毕业项目实战、企业信息化系统建设&#xff0c;从业十五余年开发设计教学工作 ☆☆☆ 精彩专栏推荐订阅☆☆☆☆☆不然下次找…...

一区牛顿-拉夫逊算法+分解+深度学习!VMD-NRBO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测

一区牛顿-拉夫逊算法分解深度学习&#xff01;VMD-NRBO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测 目录 一区牛顿-拉夫逊算法分解深度学习&#xff01;VMD-NRBO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.中科院一区…...