T1:
转化题意,根据要求比较容易想到问题在于求所有奇环交集与
偶环补集的交集,关键在于如何以较低时间复杂度计算大量环形问题
题解采用差分前缀和思想建立Dfs树,根据深度差计算奇偶,对于
x子树,统计子树内所有标记和即可
需要注意的问题有以下:自环(数据中并无),重边处理,环上
存在重边
T1:
转化题意,根据要求比较容易想到问题在于求所有奇环交集与
偶环补集的交集,关键在于如何以较低时间复杂度计算大量环形问题
题解采用差分前缀和思想建立Dfs树,根据深度差计算奇偶,对于
x子树,统计子树内所有标记和即可
需要注意的问题有以下:自环(数据中并无),重边处理,环上
存在重边
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大模型
“给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,如果这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类。” K近邻算法英文全称为K-nearest neighbor(简称KNN),顾名思义,就是找出与输入样本最近的那个分类的邻居。KNN是一种基本的,用于分类与回归问题的方法。本文只讨论分类问题。著名的鸭子测试中有一句流传甚广的话,“如果
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