博客
关于我
Codeforces Round #617 (Div. 3) F. Berland Beauty(LCA+思维)
阅读量:387 次
发布时间:2019-03-05

本文共 317 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

构造树的边权可以按照以下步骤进行:

  • 初始化:创建一个并查集结构来管理节点的连接,每个节点的父节点设为自己,深度初始化为0。

  • 排序条件:将所有给定的最小边权条件按照权值从大到小排序,这样可以确保在处理较大的边时,不会影响较小边的分配。

  • 处理每条边

    • 对于每条边,找到它连接的两个节点u和v。
    • 使用并查集检查u和v是否已经在同一个集合中:
      • 如果不在同一个集合中,将它们合并,并将这条边的权值记录下来作为它们路径上的最小边。
      • 如果已经在同一个集合中,说明这条边不是它们路径上的最小边,因此可以跳过处理。
  • 完成处理:当所有条件都被处理后,所有边的权值就已经被正确构造。

  • 这种方法确保了每条边的权值都是其路径上的最小边,从而满足所有给定的条件。

    转载地址:http://woewz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>