编程之美初赛第一场 树[通俗易懂]

编程之美初赛第一场 树

大家好,又见面了,我是全栈君。

题目2 : 树

时间限制:
4000ms
单点时限:
2000ms
内存限制:
256MB

描写叙述

有一个N个节点的树。当中点1是根。初始点权值都是0。

一个节点的深度定义为其父节点的深度+1,。特别的。根节点的深度定义为1。

如今须要支持一系列下面操作:给节点u的子树中,深度在l和r之间的节点的权值(这里的深度依旧从整个树的根节点開始计算)。都加上一个数delta。

问完毕全部操作后,各节点的权值是多少。

为了降低巨大输出带来的开销。如果完毕全部操作后。各节点的权值是answer[1..N],请你依照例如以下方式计算出一个Hash值(请选择合适的数据类型。注意避免溢出的情况)。终于仅仅须要输出这个Hash值就可以。

MOD =1000000007; // 10^9 + 7

MAGIC= 12347;

Hash =0;

For i= 1 to N do

   Hash = (Hash * MAGIC + answer[i]) mod MOD;

EndFor

输入

第一行一个整数T (1 ≤ T ≤ 5)。表示数据组数。

接下来是T组输入数据。測试数据之间没有空行。

每组数据格式例如以下:

第一行一个整数N (1 ≤ N ≤ 105)。表示树的节点总数。

接下来N – 1行,每行1个数。a (1 ≤ a ≤ N),依次表示2..N节点的父亲节点的编号。

接下来一个整数Q(1 ≤ Q ≤ 105),表示操作总数。

接下来Q行,每行4个整数。u, l, r, delta (1 ≤ u ≤ N, 1 ≤ l ≤ r ≤ N, -109 ≤ delta ≤ 109),代表一次操作。

输出

对每组数据。先输出一行“Case x: ”,x表示是第几组数据,然后接这组数据答案的Hash值。

数据范围

小数据:1 ≤ N, Q ≤ 1000

大数据:1 ≤ N, Q ≤ 105


例子解释

点1的子树中有1,2,3三个节点。当中深度在2-3之间的是点2和点3。

点2的子树中有2,3两个节点。当中没有深度为1的节点。

所以,运行全然部操作之后,仅仅有2,3两点的权值添加了1。即答案是0 1 1。再计算相应的Hash值就可以。

例子输入
1
3
1
2
2
1 2 3 1
2 1 1 1
例子输出
Case 1: 12348

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/115562.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
上一篇 2022年2月2日 下午7:00
下一篇 2022年2月2日 下午8:00


相关推荐

  • vscode设置字体大小和字体(vscode窗口字体大小设置)

    VScode如何设置字体大小第一步:首先打开vscode,在vscode的左下角有一个设置按钮,单机打开,选择settings选项第二步:在设置中查找font(字体)选项,并打开第三步:在font选项内,选择fontsize,就可以设置字体的大小了还有一些其他的关于字体的设置也可以进行修改…

    2022年4月18日
    4.0K
  • matlab读取txt文件数据_matlab怎么输入数据

    matlab读取txt文件数据_matlab怎么输入数据文件操作是一种重要的输入输出方式,即从数据文件读取数据或将结果写入数据文件。MATLAB提供了一系列低层输入输出函数,专门用于文件操作。1、文件的打开与关闭1)打开文件在读写文件之前,必须先用fopen函数打开或创建文件,并指定对该文件进行的操作方式。fopen函数的调用格式为:fid=fopen(文件名,‘打开方式’)说明:其中fid用于存储文件句柄值,如果返回的句柄值大于0

    2025年9月19日
    8
  • 一文看懂25个神经网络模型

    一文看懂25个神经网络模型1.引言在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工神经网络,想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些?),就已经让人招架不住了。因此,这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络,也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特,当我在画它们的节点图时……其中潜在

    2022年4月30日
    58
  • Pycharm代码docker容器运行调试 | 机器学习系列

    Pycharm代码docker容器运行调试 | 机器学习系列介绍常规的本地化运行机器学习代码,安装Anaconda+cuda显卡驱动支持,许多文章都有介绍,不在此多做赘述了。本文主要是为了解决在工作环境中,本机电脑没有显卡,需要将程序运行在带显卡的远程服务器上。本文会介绍如何部署使用显卡的docker容器、如何使用pycharm连接docker容器运行机器学习代码。版本Pycharm:2020.1.3docker:19.03.12python:3.6.13demo算法:BackgroundMattingV2部署下面我会按照.

    2022年8月28日
    7
  • Apache安装配置(Windows和Linux)-有手就行[通俗易懂]

    Apache安装配置(Windows和Linux)-有手就行[通俗易懂]Apache详细安装配置图解,包括Windows和Linux系统,有手就行。

    2022年7月14日
    20
  • 曲线积分_曲线积分的几何意义

    曲线积分_曲线积分的几何意义曲线积分曲面积分第一类曲线积分和第二类曲线积分第一类曲线积分$L$为$R^{3}$中的可求导的长曲线,函数$f(x,y,z)$在$L$上有定义习题:$\int\limits_{L}|x|^

    2022年8月3日
    7

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号