vjudge Description 给一棵\(n\)个节点的有根树,定义两棵树同构当且仅当他们每个深度的节点个数相同.问这个树上有多少对子树满足同构.\(n\le100000\). sol 树\(hash\). 每个深度的节点个数,类似于一个多项式?所以定义\(hash\)函数: \[Hash(u)=base1+base2\sum Hash(v)\] 最后判相等就不说了,\(sort\)一遍再搞一搞就好了. code 在我交换\(base1\)和\(base2\)的值之前它是\(WA\)的..…

Similarity of Subtrees Define the depth of a node in a rooted tree by applying the following rules recursively: The depth of a root node is 0. The depths of child nodes whose parents are with depth d are d+1 . Let S(T,d) be the number of nodes of T w…

题意: 给你一棵树,问你有多少个组合的相似: 相似是a结点的子树和b结点的子树的每一层的结点数相等: 思路: HASH来搞: 主要也没学过散列表,以及一个散列函数的构造: 其实看下面程序很简单,手跑案例就可以发现,每个结点有:a*pri^b,系数a就是在该节点下的b层结点个数. 暂时只理解到这个层面上,以后能用这个思想再用吧: #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <bits/stdc++…

图片来源: https://blog.csdn.net/dylan_frank/article/details/78177368 [题意]: 对于每一个节点来说有多少对相同的子树. [题解]: 利用层数进行hash,返回到对应的节点,最后标记后用等差数列来求出所有方案数. #pragma GCC optimize(2) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned long long ull ; ; ; vector…

哈希 Tags:字符串 作业部落 评论地址 一.概述 百度百科: 散列表(Hash table/哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构. 哈希表常用于比较两个字符串是否相同(可以把状态看作字符串,从而比较状态是否相同) 二.实现方式 一个例子 通常将其看成一个进制数,比如\(ABAF\)看成\(1216\),那么哈希值就是\(Hash=1*base^3+2*base^2+1*base+6\),\(base\)可以自由决定,如果说状态量有限,可以使用较小的\(bas…

一.简述 HASH算法的本质是特征提取——将某种不太好表示的特征,通过某种压缩的方式映射成一个值.这样,就可以优雅解决一部分难以解决的特征统计问题. 同时考虑到hash算法的本质是个概率算法,因此并不能保证所有的数据都不发生冲突<冲突是指两个不同的特征计算出了同一个HASH值>,因此可以考虑使用双hash的形式,使用两个不同的HASH算法,算出来的HASH值来表示一个特征量——pair<ull,ull>就是一种实现方式. 一种常用的hash算法来自一一个递推式:hash[i] =…

2016弱校联盟十一专场10.3 传送门 B. Help the Princess! 计算皇后和士兵谁先到达出口即可. C. We don't wanna work! 两个优先队列维护工作中积极性最小的,空闲中积极性最高的. 两个队列倒来倒去就可以了. D. Parentheses 考虑最坏情况)))...(((. 假设有\(x\)个右括号,那么这种情况需要\(\frac{x(x+1)}{2}\)次操作. 将第一个左括号移动每往左移动一个位置,则需要的操作次数减一,直到移动到最左边则变成\(x-…

Given a binary tree, count the number of uni-value subtrees. A Uni-value subtree means all nodes of the subtree have the same value. For example:Given binary tree, 5 / \ 1 5 / \ \ 5 5 5 return 4. 这道题让我们求相同值子树的个数,就是所有节点值都相同的子树的个数,之前有道求最大BST子树的题Largest…

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦…

Cosine similarity is a measure of similarity between two non zero vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle between them. The cosine of 0° is 1, and it is less than 1 for any other angle. It is thus a judgment of orienta…