树形DP图画入门题解2 (HDU2196)
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2196 题意:一棵树N个节点,每条边有一个权w,求每个节点距离最远的路径长度。 2次深搜: 【第一次深搜】:求出在节点u的子树中,离u的最远,次远距离, 并标记 是从哪儿来的 。 int max_lenth[u] , max_id[u] ;
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2196
题意:一棵树N个节点,每条边有一个权值w,求每个节点距离最远的路径长度。
2次深搜:
【第一次深搜】:求出在节点u的子树中,离u的最远,次远距离, 并标记是从哪儿来的。
int max_lenth[u] , max_id[u] ; 最远距离, 转移儿子节点
int second_lenth[u] , second_id[u] ; 次远距离, 转移儿子节点
图1 : 第一次深搜, 当节点1的子树(绿色部分)遍历完回退的时候,最远次远距离只能是从(红色部分)2,6,9过来,
转移儿子节点就在2,6,9中选择。 也就是说max_id【1】 , second_id【1】 中存储的是2,6,9 中的某个。
图2 : 第一次深搜, 当节点2的子树(绿色部分)遍历完回退的时候,最远次远距离只能是从(红色部分)3,5过来,
转移儿子节点就在3,5中选择。 也就是说max_id【2】 , second_id【2】 中存储的是3,5 中的某个。
【第二次深搜】 : 求每个节点在整棵树上的最远、次远距离
图3 : 先看状态转移:
对于节点2 , 最远距离、次远距离,来自2个地方(绿色部分)。
绿色区域1、 节点2的子树部分,这个在第一次深搜已经保存好在绿色区域1离节点2的最远、次远距离。
绿色区域2、 节点2的父亲节点1+父亲节点1的子树部分,这个在第一次深搜已经保存好在绿色区域2离节点1的最远、次远距离。
那么只需要做个比较即可更新。
情况1 。 节点max_id[1] = 2,1的最远距离来自2 。 那么区域2中离节点2的最远距离second_lenth[1]。
即 max_lenth[2] = max( max_lenth[2] , second_lenth[1] + w(1,2)) 。
情况2 。 节点max_id[1] != 2,1的最远距离不是来自2 。 那么区域2中离节点2的最远距离max_lenth[1]。
即 max_lenth[2] = max( max_lenth[2] , max_lenth[1]+w(1,2)) 。
注意(树形DP最值得注意的地方):
dfs_1 , 先递归再DP
dfs_2 , 先DP再递归
const int Max_N = 10008 ; struct Edge{ int v ; int w ; Edge(){} Edge(int i , int j):v(i) , w(j){} }; vector<edge> List[Max_N] ; int N ; int max_lenth[Max_N] , max_id[Max_N] ; int second_lenth[Max_N] , second_id[Max_N] ; void dfs_1(int u , int father){ int i , w , v ; for(i = 0 ; i <br> <br> </edge>

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA

VSCode (Visual Studio Code) est un éditeur de code open source développé par Microsoft. Il possède des fonctions puissantes et une prise en charge riche des plug-ins, ce qui en fait l'un des outils préférés des développeurs. Cet article fournira un guide d'introduction aux débutants pour les aider à maîtriser rapidement les compétences d'utilisation de VSCode. Dans cet article, nous présenterons comment installer VSCode, les opérations d'édition de base, les touches de raccourci, l'installation du plug-in, etc., et fournirons aux lecteurs des exemples de code spécifiques. 1. Installez d'abord VSCode, nous avons besoin
