洛屿的小站

题目描述 给你 n 个城市，编号为从 1 到 n 。同时给你一个大小为 n-1 的数组 edges ，其中 edges[i] = [ui, vi] 表示城市 ui 和 vi 之间有一条双向边。题目保证任意城市之间只有唯一的一条路径。换句话说，所有城市形成了一棵 树 。 一棵 子树 是城市的一个子集，且子集中任意城市之间可以通过子集中的其他城市和边到达。两个子树被认为不一样的条件是至少有一个城市在其中一棵子树中存在，但在另一棵子树中不存在。 对于 d 从 1 到 n-1 ，请你找到城市间 最大距离 恰好为 d 的所有子树数目。 请你返回一个大小为 n-1 的数组，其中第 d 个元素（下标从 1 开始）是城市间 最大距离 恰好等于 d 的子树数目。 请注意，两个城市间距离定义为它们之间需要经过的边的数目。 示例 1： 输入：n = 4, edges = [[1,2],[2,3],[2,4]] 输出：[3,4,0] 解释： 子树 {1,2}, {2,3} 和 {2,4} 最大距离都是 1 。 子树 {1,2,3}, {1,2,4}, {2,3,4} 和 {1,2,3,4} 最大距离都为 2 ...

函数递归 函数递归，简单的理解就是，自己调用自己，直到遇到边界条件，停止递归 比如我们想实现一个阶乘函数 12345678910111213141516171819202122232425262728int n = 5;//求n! 这里是5!//不使用递归，一种可行的做法是这样int ans = 1;for (int i = 1; i <= n; i++) { ans *= i;}printf("%d! = %d", n, ans);//使用递归int _n(int x) { if (x == 0)return 1; return x * _n(x - 1);}printf("%d! = %d", n, _n(n));/*对于 _n(5)，我们拆分一下它自己调用自己的过程↓_n(5) 5 * _n(4) 4 * _n(3) 3 * _n(2) 2 * _n(1) 1 * _n(0) 1达到边界，返回值为：5*4*3*2*1*1的 结果 (是，结果，不是 ...

阵列按键 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182uint8_t Key_GetNum(void) { uint8_t keyNum = 0; /* 在Key_init()中 设置所有行为高电平，列为输入下拉模式（IPD） GPIO_SetBits(GPIOB, Key_ROW1 | Key_ROW2 | Key_ROW3 | Key_ROW4); GPIO_ResetBits(GPIOA, Key_Pin_A_All); GPIO_ResetBits(GPIOC, Key_Pin_C_All); */ GPIO_SetBits(GPIOB, Key_ROW4); GPIO_ResetBits(GPIOB, Key_ROW1); if (GP ...

对于WCH-link的接线 F103 1234567U -> 板上SWD区域Rx -> PA9(Tx)Tx -> PA10(Rx)GND -> GND3V3 -> VCCSWDIO-> PA13SWDLK-> PA14 F207 1234567U -> 板上SWD区域Rx -> TXDTx -> RXDGND -> GND3V3 -> VDDSWDIO -> SWIOSWDLK -> SWCK 对于096 OLED屏幕接线 F207 GND 电源地 VCC 电源正（3.3～5V） D0(SCL) SCK管脚 D1(SDA) MOSI管脚 RES(RST) 用来复位（低电平复位） DC(D/C) 数据和命令控制管脚 1表示数据 0表示命令 CS(NSS) 片选管脚 1234567GND -> GNDVCC -> 3V3D0 -> PA5D1 -> PA7RES -> PA4DC -> PA6CS -> NONE

最短的求解一般会遇到多种情况 有向无环图 权值为正 权值有负 有向有环图 权值为正 权值有负 负权边和负权环 Bellmon-Ford 权值非负的有向或无向图 Dijkstra Dijkstra Dijkstra本质上是一种贪心算法，通过不断调整每个点的“当前距离”最终得到最优结果 这种不断调整的过程，维基百科上面称为**“relax"（松弛）** 算法流程 对于求一点s到其他所有点的最短距离 对于每个点v均维护一个当前距离（dis[v]）和 是否访问过（vis[v]）。首先将dis[s]初始化为无穷，所有点访问状态(vis)置为未访问 对于一条边u->v，其边权为weight[u->v]，我们存储在了v.first中(v为G[u]中的一个邻接点) 从所有未访问的点中，找出当前距离最小的，设为u，并将其标记为已访问的。 调整u的所有边（若是有向图则为出边）连接的并且未被访问过的点： 若weight[u->v] + dis[u] < dis[v], 则将dis[v]更新为dis[u]+weight[u->v]，体现 ...

什么是拓扑排序？ 在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件： 每个顶点出现且只出现一次 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面 有向无环图（DAG）才有拓扑排序，非DAG图没有拓扑排序一说 拓扑排序有什么用？ 它可以用来解决形如： 有n个任务需要完成，每个任务有一个耗时和一个前置任务列表，前置任务完成后才能开始当前任务。求完成所有任务的最短时间 这样具有依赖关系的问题 拓扑排序的实现 实现拓扑排序的关键就是维护一个入度为0的顶点的集合 Eg：P1113 杂务 题目描述 John的农场在给奶牛挤奶前有很多杂务要完成，每一项杂务都需要一定的时间来完成它。比如：他们要将奶牛集合起来，将他们赶进牛棚，为奶牛清洗乳房以及一些其它工作。尽早将所有杂务完成是必要的，因为这样才有更多时间挤出更多的牛奶。当然，有些杂务必须在另一些杂务完成的情况下才能进行。比如：只有将奶牛赶进牛棚才能开始为它清洗乳房，还有 ...

邻接矩阵实现 12345678910111213141516171819#define MAXN 10001int G[MAXN][MAXN], Nv, Ne;void BuildG() { int u, v, w; cin >> Nv; /*CreateGraph*/ for (int i = 0; i < Nv; i++) { for (int j = 0; j < Nv; j++) { G[i][j] = 0; } } cin >> Ne; for (int i = 0; i < Ne; i++) { cin >> u >> v >> w; /*InsertEdge*/ G[u][v] = w; G[v][u] = w;//针对无向图，双向建边 }}

[TOC] CAD是先设置相关样式，后绘制 命令 MENUBAR(菜单模式) 0 非标准菜单模式 1 标准菜单模式 GRID(辅助栅格) 显示/不显示 开(ON) 关(OFF) 捕捉(S) 主(M) 自适应(D) 界限(L) 跟随(F) 纵横向间距(A) OP(界面设置) 界面设置 再次按下回车可以重复运行上次的指令 CTRL+o(全屏) QS(快速保存) LA(图层命令) 图层命令 Z(缩放) 绘制相关 L(直线) PL(多段线) > 注意 **相对坐标** REC(矩形) > 参数： > > E （完全显示） LW(线宽) SPL(曲线) 完成闭合曲线后，输入c（闭合） X 将一条线段分为两条 O(偏移命令) 按键后输入偏移值 U U == ctrl+z TR(修剪) 按键后按T，选择剪切边，回车，再次选择，被选择线与剪切边间的线将被剪切 CO(copy) 选完后回车 选择基准点，选完后要求选新的基准点 文字相关 MT(多行文字) DT(单行文字) ST(文字样式) DDEDIT(文字编辑) B(块定义) BED ...

[TOC] 性质 二叉搜索树本质上还是一棵二叉树，其满足以下性质（习惯性定义为）： 非空左子树的所有键值小于其根结点的键值 非空右子树的所有键值大于其根结点的键值 左右子树都是二叉搜索树 基本函数 1234567891011121314//从二叉搜索树BST中查找x，返回结点地址Poi Find(ElementType x, BinTree BST);//从二叉搜索树BST中查找最小元素的结点地址Poi FindMin(BinTree BST);//从二叉搜索树BST中查找最大元素结点地址Poi FindMax(BinTree BST);//向二叉搜索树BST插入值为x的结点BinTree Insert(ElementType x, BinTree BST);//向二叉搜索树BST删除值为x的结点BinTree Delete(ElementType x, BinTree BST); Find 12345678910111213BiNode* BiSearchTree::Find(int x, BiNode* BST){ if (!BST) return nullptr; ...

前序中序转后序 输入#1 12ABEDFCHGCBADEFGH 输出#1 1AEFDBHGC 针对二叉树的 前序遍历，根->左->右 中序遍历，左->根->右 这两个的特性 我们可以尝试凭借前序遍历的根结点（叶子结点也可以看错左右儿子为空的根）将中序遍历的左右根依次拆分成左右两块，针对左右两块再次递归操作 12345678910111213141516171819void _find(string InOrderStr, string PreOrderStr){ if (PreOrderStr.empty())return;//针对前序遍历序列（拆分出的序列的）的根结点访问结束 char root = PreOrderStr[0]; PreOrderStr.erase(PreOrderStr.begin());//根结点取出，作为拆分标识 int rootidx = InOrderStr.find(root); string leftIn = InOrderStr.substr(0,rootidx); ...