[hihocoder1490]Tree Restoration恢复树

2023-12-15 23:32

本文主要是介绍[hihocoder1490]Tree Restoration恢复树,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题描述

题目2 : Tree Restoration
时间限制:10000ms
单点时限:1000ms
内存限制:256MB
描述
There is a tree of N nodes which are numbered from 1 to N. Unfortunately, its edges are missing so we don’t know how the nodes are connected. Instead we know:

  1. Which nodes are leaves

  2. The distance (number of edges) between any pair of leaves

  3. The depth of every node (the root’s depth is 1)

  4. For the nodes on the same level, their order from left to right

Can you restore the tree’s edges with these information? Note if node u is on the left of node v, u’s parent should not be on the right of v’s parent.

问题描述

输入
The first line contains three integers N, M and K. N is the number of nodes. M is the depth of the tree. K is the number of leaves.

The second line contains M integers A1, A2, … AM. Ai represents the number of nodes of depth i.

Then M lines follow. The ith of the M lines contains Ai numbers which are the nodes of depth i from left to right.

The (M+3)-th line contains K numbers L1, L2, … LK, indicating the leaves.

Then a K × K matrix D follows. Dij represents the distance between Li and Lj.

1 ≤ N ≤ 100

输出
For every node from 1 to N output its parent. Output 0 for the root’s parent.

样例输入
8 3 5
1 3 4
1
2 3 4
5 6 7 8
3 5 6 7 8
0 3 3 3 3
3 0 2 4 4
3 2 0 4 4
3 4 4 0 2
3 4 4 2 0
样例输出
0 1 1 1 2 2 4 4

算法思路

基本的算法就是从下向上,每次处理一层;每层内部的处理是从左到右。
这样就有每次处理的层可以看做最底层,层内每个节点都可以看做叶子节点,而且每个节点都有其与其他叶子节点的距离。每层内部处理的时候交替应用以下规则:
1. 当前层未处理的最左侧节点的父亲节点一定是上一层未处理的且非叶子节点的最左侧节点。
2. 如果两个节点位于同一层且距离为2,那么它们的父亲节点相同。

数据结构

1. 节点

是否是叶子节点+名字+父亲节点的名字

struct Node {
public:bool leaf_flag;int name;int par_name;Node(bool lf=false,int n=-1,int pn = 0):leaf_flag(lf),name(n),par_name(pn) {}Node(const Node& n):leaf_flag(n.leaf_flag),name(n.name),par_name(n.par_name) {}~Node() {}
};

2. 节点集

节点的list。

Node nodes[102];

注意这里就有了对节点的两种索引方式:节点集列表的索引值,节点名称,分别用index/node和name指代,之后的变量命名规则也遵守这个规律。(通常情况下name=index+1,但是为了防止特殊情况,所以使用node2index[]用于两种方式之间的转换)

3. 距离矩阵

存储叶子节点之间的距离,索引值是节点的index。(因为是对称矩阵,实际存储的是个上三角矩阵)
之所以使用一个struct存储距离(而不是直接使用矩阵),就是因为矩阵是对称的,防止信息更新的不及时,或者重复更新。

struct Dist {
public:int dist[101][101];Dist() {}Dist(const Dist& d) {for (int i = 0;i < 101;++i) {for (int j = 0;j < 101;++j)dist[i][j] = d.dist[i][j];}}~Dist() {}int& get(int i,int j) {return dist[min(i,j)][max(i,j)];}
};

代码

1. 变量声明

    Node nodes[102];int name2node[102]={0};int leaves_index[102] = {0};int N,M,K;Dist dist;int m_num[102] = {0},m_sum[102]={0};

2. 数据输入

    cin >> N >> M >> K;for (int i = 0;i < M;++i) {cin >> m_num[i];m_sum[i+1] = m_sum[i]+m_num[i];}for (int i = 0;i < M;++i) {for (int j = 0;j < m_num[i];++j) {cin >> nodes[m_sum[i]+j].name;name2node[nodes[m_sum[i]+j].name] = m_sum[i]+j;}}int tmp_leaf_name=0,tmp_leaf_index=-1;for (int i = 0;i < K;++i) {cin >> tmp_leaf_name;tmp_leaf_index = name2node[tmp_leaf_name];nodes[tmp_leaf_index].leaf_flag = true;leaves_index[i] = tmp_leaf_index;}for (int i = 0;i < K;++i) {tmp_leaf_index = leaves_index[i];for (int j = 0;j < K;++j) {cin >> dist.get(tmp_leaf_index,leaves_index[j]);}}

3. 树结构重构

外层循环是层数循环,从低向上。内层循环是从左到右。

    int cur_index=-1,par_index=-1;//从底向上处理每层for (int m = M-1;m > 0;--m) {//首先处理最左侧的节点cur_index = m_sum[m];par_index = m_sum[m-1];while (cur_index < m_sum[m+1]) {//寻找未处理的非叶子节点的最左侧的上层节点while (nodes[par_index].leaf_flag)++par_index;//应用算法规则1nodes[cur_index].par_name = nodes[par_index].name;//上层的节点就变为新的叶子节点,所以更新其与其他叶子节点的距离(之后只会使用还未处理的叶子节点之间的距离,所以不用在意会出现距离小于0的部分,因为之后不会用到)for (int i = 0;i < N;++i)dist.get(par_index,i) = dist.get(cur_index,i)-1;//从左到右处理++cur_index;++par_index;//应用算法规则2while (cur_index < m_sum[m+1] && dist.get(cur_index-1,cur_index) == 2) {nodes[cur_index].par_name = nodes[cur_index-1].par_name;++cur_index;}}}

4. 信息输出

    for (int i = 1;i <= N;++i)cout << nodes[name2node[i]].par_name << ' ';cout << endl;

5. 全部代码

#include <iostream>
#include <fstream>using namespace std;struct Node {
public:bool leaf_flag;int name;int par_name;Node(bool lf=false,int n=-1,int pn = 0):leaf_flag(lf),name(n),par_name(pn) {}Node(const Node& n):leaf_flag(n.leaf_flag),name(n.name),par_name(n.par_name) {}~Node() {}
};struct Dist {
public:int dist[101][101];Dist() {}Dist(const Dist& d) {for (int i = 0;i < 101;++i) {for (int j = 0;j < 101;++j)dist[i][j] = d.dist[i][j];}}~Dist() {}int& get(int i,int j) {return dist[min(i,j)][max(i,j)];}
};int main()
{
//    freopen("input.txt","r",stdin);Node nodes[102];int name2node[102]={0};int leaves_index[102] = {0};int N,M,K;Dist dist;int m_num[102] = {0},m_sum[102]={0};cin >> N >> M >> K;for (int i = 0;i < M;++i) {cin >> m_num[i];m_sum[i+1] = m_sum[i]+m_num[i];}for (int i = 0;i < M;++i) {for (int j = 0;j < m_num[i];++j) {cin >> nodes[m_sum[i]+j].name;name2node[nodes[m_sum[i]+j].name] = m_sum[i]+j;}}int tmp_leaf_name=0,tmp_leaf_index=-1;for (int i = 0;i < K;++i) {cin >> tmp_leaf_name;tmp_leaf_index = name2node[tmp_leaf_name];nodes[tmp_leaf_index].leaf_flag = true;leaves_index[i] = tmp_leaf_index;}for (int i = 0;i < K;++i) {tmp_leaf_index = leaves_index[i];for (int j = 0;j < K;++j) {cin >> dist.get(tmp_leaf_index,leaves_index[j]);}}int cur_index=-1,par_index=-1;for (int m = M-1;m > 0;--m) {cur_index = m_sum[m];par_index = m_sum[m-1];while (cur_index < m_sum[m+1]) {while (nodes[par_index].leaf_flag)++par_index;nodes[cur_index].par_name = nodes[par_index].name;for (int i = 0;i < N;++i)dist.get(par_index,i) = dist.get(cur_index,i)-1;++cur_index;++par_index;while (cur_index < m_sum[m+1] && dist.get(cur_index-1,cur_index) == 2) {nodes[cur_index].par_name = nodes[cur_index-1].par_name;++cur_index;}}}for (int i = 1;i <= N;++i)cout << nodes[name2node[i]].par_name << ' ';cout << endl;return 0;
}

这篇关于[hihocoder1490]Tree Restoration恢复树的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/498299

相关文章

使用Python实现网络设备配置备份与恢复

《使用Python实现网络设备配置备份与恢复》网络设备配置备份与恢复在网络安全管理中起着至关重要的作用,本文为大家介绍了如何通过Python实现网络设备配置备份与恢复,需要的可以参考下... 目录一、网络设备配置备份与恢复的概念与重要性二、网络设备配置备份与恢复的分类三、python网络设备配置备份与恢复实

MySQL使用binlog2sql工具实现在线恢复数据功能

《MySQL使用binlog2sql工具实现在线恢复数据功能》binlog2sql是大众点评开源的一款用于解析MySQLbinlog的工具,根据不同选项,可以得到原始SQL、回滚SQL等,下面我们就来... 目录背景目标步骤准备工作恢复数据结果验证结论背景生产数据库执行 SQL 脚本,一般会经过正规的审批

通过ibd文件恢复MySql数据的操作方法

《通过ibd文件恢复MySql数据的操作方法》文章介绍通过.ibd文件恢复MySQL数据的过程,包括知道表结构和不知道表结构两种情况,对于知道表结构的情况,可以直接将.ibd文件复制到新的数据库目录并... 目录第一种情况:知道表结构第二种情况:不知道表结构总结今天干了一件大事,安装1Panel导致原来服务

MySQL InnoDB引擎ibdata文件损坏/删除后使用frm和ibd文件恢复数据

《MySQLInnoDB引擎ibdata文件损坏/删除后使用frm和ibd文件恢复数据》mysql的ibdata文件被误删、被恶意修改,没有从库和备份数据的情况下的数据恢复,不能保证数据库所有表数据... 参考:mysql Innodb表空间卸载、迁移、装载的使用方法注意!此方法只适用于innodb_fi

mysql通过frm和ibd文件恢复表_mysql5.7根据.frm和.ibd文件恢复表结构和数据

《mysql通过frm和ibd文件恢复表_mysql5.7根据.frm和.ibd文件恢复表结构和数据》文章主要介绍了如何从.frm和.ibd文件恢复MySQLInnoDB表结构和数据,需要的朋友可以参... 目录一、恢复表结构二、恢复表数据补充方法一、恢复表结构(从 .frm 文件)方法 1:使用 mysq

mysql8.0无备份通过idb文件恢复数据的方法、idb文件修复和tablespace id不一致处理

《mysql8.0无备份通过idb文件恢复数据的方法、idb文件修复和tablespaceid不一致处理》文章描述了公司服务器断电后数据库故障的过程,作者通过查看错误日志、重新初始化数据目录、恢复备... 周末突然接到一位一年多没联系的妹妹打来电话,“刘哥,快来救救我”,我脑海瞬间冒出妙瓦底,电信火苲马扁.

Git中恢复已删除分支的几种方法

《Git中恢复已删除分支的几种方法》:本文主要介绍在Git中恢复已删除分支的几种方法,包括查找提交记录、恢复分支、推送恢复的分支等步骤,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录1. 恢复本地删除的分支场景方法2. 恢复远程删除的分支场景方法3. 恢复未推送的本地删除分支场景方法4. 恢复

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

电脑桌面文件删除了怎么找回来?别急,快速恢复攻略在此

在日常使用电脑的过程中,我们经常会遇到这样的情况:一不小心,桌面上的某个重要文件被删除了。这时,大多数人可能会感到惊慌失措,不知所措。 其实,不必过于担心,因为有很多方法可以帮助我们找回被删除的桌面文件。下面,就让我们一起来了解一下这些恢复桌面文件的方法吧。 一、使用撤销操作 如果我们刚刚删除了桌面上的文件,并且还没有进行其他操作,那么可以尝试使用撤销操作来恢复文件。在键盘上同时按下“C