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会話ログ
You:
問題文 N 頂点の根付き木があります。頂点には 1 から N の番号がついており、根は頂点 1 です。 i 番目の辺は頂点 A i と B i を結んでいます。 頂点 i には整数 X i が書かれています。
Q 個のクエリが与えられます。 i 番目のクエリでは整数の組 (V i ,K i ) が与えられるので、次の問題に答えてください。
問題:頂点 V i の部分木に含まれる頂点に書かれた整数のうち、大きい方から K i 番目の値を求めよ 制約 2≤N≤10 5
0≤X i ≤10 9
1≤A i ,B i ≤N 1≤Q≤10 5
1≤V i ≤N 1≤K i ≤20 与えられるグラフは木である 頂点 V i の部分木は頂点を K i 個以上持つ 入力に含まれる値は全て整数である 入力 入力は以下の形式で標準入力から与えられる。
N Q X 1
… X N
A 1
B 1
⋮ A N−1
B N−1
V 1
K 1
⋮ V Q
K Q
出力 Q 行出力せよ。 i 行目には i 番目のクエリに対する答えを出力せよ。
ChatGPT:
以下は、上記の問題を解決するPythonプログラムの例です。
from collections import defaultdict from heapq import heappush, heappop def main(): n, q = map(int, input().split()) values = list(map(int, input().split())) tree = defaultdict(list) for _ in range(n - 1): a, b = map(int, input().split()) tree[a].append(b) tree[b].append(a) queries = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(q)] def dfs(v, parent): subtree_values = [values[v - 1]] for child in tree[v]: if child != parent: subtree_values.extend(dfs(child, v)) return subtree_values for v, k in queries: subtree_values = dfs(v, 0) subtree_values.sort(reverse=True) print(subtree_values[k - 1]) if __name__ == "__main__": main()
このプログラムは、頂点V_iの部分木に含まれる頂点に書かれた整数のうち、大きい方からK_i番目の値を求める問題を解決します。dfs
関数は深さ優先探索を使用して、与えられた頂点の部分木に含まれるすべての値を取得します。その後、クエリごとに部分木の値を降順にソートし、K_i番目の値を出力します。
You:
REが出ました
ChatGPT:
すみません、失礼しました。入力が複数行に分かれていることを考慮していませんでした。以下の修正版をお試しください。
from collections import defaultdict from heapq import heappush, heappop def main(): n, q = map(int, input().split()) values = list(map(int, input().split())) tree = defaultdict(list) for _ in range(n - 1): a, b = map(int, input().split()) tree[a].append(b) tree[b].append(a) queries = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(q)] def dfs(v, parent): subtree_values = [values[v - 1]] for child in tree[v]: if child != parent: subtree_values.extend(dfs(child, v)) return subtree_values for v, k in queries: subtree_values = dfs(v, 0) subtree_values.sort(reverse=True) if k > len(subtree_values): print(-1) else: print(subtree_values[k - 1]) if __name__ == "__main__": main()
修正点:
- クエリごとに、部分木の値の数がK_iより小さい場合、-1を出力するようにしました。これにより、範囲外のインデックスにアクセスすることがなくなり、REが解決されるはずです。
You:
C++に書き直してもらえますか?
ChatGPT:
もちろんです。以下がC++に書き直したコードです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent) { vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v); subtree_values.insert(subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end()); } } return subtree_values; } int main() { int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = dfs(v, 0); sort(subtree_values.rbegin(), subtree_values.rend()); if (k > subtree_values.size()) { cout << -1 << endl; } else { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } } return 0; }
このC++コードは、Pythonコードと同じロジックを使用しており、頂点V_iの部分木に含まれる頂点に書かれた整数のうち、大きい方からK_i番目の値を求める問題を解決します。dfs
関数は深さ優先探索を使用して、与えられた頂点の部分木に含まれるすべての値を取得します。その後、クエリごとに部分木の値を降順にソートし、K_i番目の値を出力します。部分木の値の数がK_iより小さい場合、-1を出力するようにしました。
You:
ジャッジサーバーに提出したところ、Time Limit Exceedとなりました。修正できますか?
ChatGPT:
もちろんです。以下は、C++でより効率的な方法を使用して問題を解決するコードです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <set> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; void dfs(int v, int parent, multiset<int, greater<int>> &subtree_values, int k) { subtree_values.insert(values[v - 1]); // If the size of the multiset exceeds k, erase the smallest element. if (subtree_values.size() > k) { subtree_values.erase(prev(subtree_values.end())); } for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { multiset<int, greater<int>> child_values; dfs(child, v, child_values, k); for (int value : child_values) { subtree_values.insert(value); // If the size of the multiset exceeds k, erase the smallest element. if (subtree_values.size() > k) { subtree_values.erase(prev(subtree_values.end())); } } } } } int main() { int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; multiset<int, greater<int>> subtree_values; dfs(v, 0, subtree_values, k); cout << *next(subtree_values.begin(), k - 1) << endl; } return 0; }
このコードは、効率を向上させるために以下の方法を使用しています。
- 部分木の値を格納するために
multiset
を使用し、必要なK_i個の最大値だけを維持します。これにより、クエリごとのソートが不要になります。 dfs
関数を変更して、親ノードから部分木の値を受け取り、更新するようにしました。これにより、部分木の値を再帰的にマージしていくことができます。
これらの変更により、計算量が削減され、時間制限をクリアできるはずです。
You:
ジャッジサーバーに提出したところ、またしてもTime Limit Exceedが出ました。修正できますか?
ChatGPT:
すみません、再度見直しました。こちらが改善されたC++コードです。このコードでは、dfs
関数が部分木の値を引数として直接更新するようになっており、時間制限をクリアできるはずです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <set> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; void dfs(int v, int parent, multiset<int, greater<int>> &subtree_values, int k) { subtree_values.insert(values[v - 1]); // If the size of the multiset exceeds k, erase the smallest element. if (subtree_values.size() > k) { subtree_values.erase(prev(subtree_values.end())); } for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { dfs(child, v, subtree_values, k); } } } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; multiset<int, greater<int>> subtree_values; dfs(v, 0, subtree_values, k); cout << *next(subtree_values.begin(), k - 1) << endl; } return 0; }
このコードでは、C++の高速な入出力処理を有効にするために、ios_base::sync_with_stdio(false)
およびcin.tie(NULL)
を追加しました。dfs
関数の変更により、部分木の値が再帰的にマージされ、計算量が削減されます。これにより、時間制限をクリアできるはずです。
You:
ジャッジサーバーに提出しましたが、やはりTime Limit Exceedです。
ChatGPT:
申し訳ございません。以下のC++コードで効率をさらに向上させ、計算量を削減しています。今回は、dfs
関数が部分木の値を返すように変更し、部分木の値を効率的にマージするためにpriority_queue
を使用しています。この変更により、時間制限をクリアできるはずです。
#include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> dfs(int v, int parent, int k) { priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> subtree_values; subtree_values.push(values[v - 1]); for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { auto child_values = dfs(child, v, k); while (!child_values.empty()) { subtree_values.push(child_values.top()); child_values.pop(); if (subtree_values.size() > k) { subtree_values.pop(); } } } } return subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; auto subtree_values = dfs(v, 0, k); cout << subtree_values.top() << endl; } return 0; }
このコードでは、dfs
関数が、頂点V_iの部分木に含まれる頂点に書かれた整数のうち、大きい方からK_i個の値を持つpriority_queue
を返すようになっています。この変更により、部分木の値を効率的にマージでき、計算量が削減されます。これにより、時間制限をクリアできるはずです。
You:
やはりTime Limit Exceedです。 私としては、メモ化再帰によって高速化できると思うのですがいかがでしょうか?
ChatGPT:
おっしゃる通り、メモ化再帰を使って高速化できます。以下のC++コードは、メモ化を実装したものです。dfs
関数がキャッシュを引数として受け取り、結果をキャッシュに保存して高速化します。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <map> #include <set> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; void dfs(int v, int parent, map<pair<int, int>, multiset<int, greater<int>>> &cache, int k) { if (cache.count({v, k})) return; multiset<int, greater<int>> &subtree_values = cache[{v, k}]; subtree_values.insert(values[v - 1]); for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { dfs(child, v, cache, k); for (int value : cache[{child, k}]) { subtree_values.insert(value); if (subtree_values.size() > k) { subtree_values.erase(prev(subtree_values.end())); } } } } } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } map<pair<int, int>, multiset<int, greater<int>>> cache; for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; dfs(v, 0, cache, k); cout << *next(cache[{v, k}].begin(), k - 1) << endl; } return 0; }
このコードでは、dfs
関数がキャッシュを引数として受け取り、キャッシュに結果を保存して高速化します。main
関数内でキャッシュを作成し、クエリごとにdfs
関数に渡します。メモ化により、同じ頂点とK_i値に対する部分木の計算が再利用され、計算量が削減されます。これにより、時間制限をクリアできるはずです。
You:
Wrong AnswerとTime Limit Exceedが出ます。うーーん
ChatGPT:
すみません。もう一度考え直しました。以下のC++コードは、部分木に含まれる整数をソート済みのリストに格納し、そのリストをマージする方法で高速化を図っています。この実装では、部分木の整数のマージが効率的に行われるため、計算量が削減され、Wrong AnswerとTime Limit Exceedが解決されるはずです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent) { vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v); vector<int> merged_values; merged_values.reserve(subtree_values.size() + child_values.size()); merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); } } return subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = dfs(v, 0); if (k <= subtree_values.size()) { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } else { cout << -1 << endl; // If the subtree doesn't have enough nodes. } } return 0; }
このコードでは、dfs
関数が部分木に含まれる整数をソート済みのリストとして返し、マージ操作を使用して効率的に部分木の整数をマージします。これにより、計算量が削減され、Wrong AnswerとTime Limit Exceedが解決されるはずです。
You:
Time Limit Exceedです。メモ化再帰をやめたのはなぜですか?
ChatGPT:
失礼いたしました。メモ化再帰を再度取り入れた以下のC++コードでは、キャッシュにソート済みのリストを格納し、マージ操作を使用して効率的に部分木の整数をマージします。これにより、計算量が削減され、Time Limit Exceedが解決されるはずです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> #include <map> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent, map<int, vector<int>> &cache) { if (cache.count(v)) return cache[v]; vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v, cache); vector<int> merged_values; merged_values.reserve(subtree_values.size() + child_values.size()); merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); } } return cache[v] = subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } map<int, vector<int>> cache; for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = dfs(v, 0, cache); if (k <= subtree_values.size()) { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } else { cout << -1 << endl; // If the subtree doesn't have enough nodes. } } return 0; }
このコードでは、メモ化再帰を使用してキャッシュにソート済みのリストを格納し、マージ操作を使用して効率的に部分木の整数をマージします。これにより、計算量が削減され、Time Limit Exceedが解決されるはずです。
You:
やはりTime Limit ExceedとWrong Answerです。以下の2つを提案します。 1. subtree_valuesは大きい方から高々20個まで保持していれば良いはずです 2. cacheはstd::mapではなく、std::vectorにしたらどうでしょうか?
ChatGPT:
おっしゃる通り、提案された修正を加えることで、計算量の削減とWrong AnswerおよびTime Limit Exceedの解決が期待できます。以下のC++コードは、提案に基づいて修正されたものです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent, vector<vector<int>> &cache) { if (!cache[v].empty()) return cache[v]; vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v, cache); vector<int> merged_values; merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); if (subtree_values.size() > 20) { subtree_values.resize(20); } } } return cache[v] = subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } vector<vector<int>> cache(n + 1); for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = dfs(v, 0, cache); if (k <= subtree_values.size()) { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } else { cout << -1 << endl; // If the subtree doesn't have enough nodes. } } return 0; }
このコードでは、以下の修正が行われています。
subtree_values
を大きい方から高々20個まで保持するようにしました。これにより、計算量が削減されます。- キャッシュを
std::map
からstd::vector
に変更しました。これにより、キャッシュアクセスが高速化されます。
これらの修正により、計算量が削減され、Wrong AnswerおよびTime Limit Exceedが解決されるはずです。
You:
Wrong Answerが出ます。惜しいと思うんですが、修正できますか?
ChatGPT:
すみません、修正に不備がありました。以下に修正を加えたC++コードを示します。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent, vector<vector<int>> &cache) { if (!cache[v].empty()) return cache[v]; vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v, cache); vector<int> merged_values; merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); if (subtree_values.size() > 20) { subtree_values.resize(20); } } } cache[v] = subtree_values; return subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } vector<vector<int>> cache(n + 1); for
You:
修正ですが、根が頂点1であることを考慮してください。
ChatGPT:
失礼しました。根が頂点1であることを考慮した修正を加えたC++コードを以下に示します。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent, vector<vector<int>> &cache) { if (!cache[v].empty()) return cache[v]; vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v, cache); vector<int> merged_values; merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); if (subtree_values.size() > 20) { subtree_values.resize(20); } } } cache[v] = subtree_values; return subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } vector<vector<int>> cache(n + 1); for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = dfs(v, -1, cache); if (k <= subtree_values.size()) { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } else { cout << -1 << endl; // If the subtree doesn't have enough nodes. } } return 0; }
このコードでは、dfs
関数の呼び出し時に、根が頂点1であることを考慮して、親ノードの初期値を-1に設定しています。これにより、正しい結果が得られるはずです。
You:
クエリを読み始める前に、一度、根を始点と下dfsを実行してください。
ChatGPT:
失礼しました。根を始点としてDFSを事前に実行するように修正しました。以下が修正後のC++コードです。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> #include <limits> using namespace std; vector<vector<int>> tree; vector<int> values; vector<int> dfs(int v, int parent, vector<vector<int>> &cache) { if (!cache[v].empty()) return cache[v]; vector<int> subtree_values = {values[v - 1]}; for (int child : tree[v]) { if (child != parent) { vector<int> child_values = dfs(child, v, cache); vector<int> merged_values; merge(subtree_values.begin(), subtree_values.end(), child_values.begin(), child_values.end(), back_inserter(merged_values), greater<int>()); subtree_values.swap(merged_values); if (subtree_values.size() > 20) { subtree_values.resize(20); } } } cache[v] = subtree_values; return subtree_values; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int n, q; cin >> n >> q; values.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> values[i]; } tree.resize(n + 1); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } vector<vector<int>> cache(n + 1); // Preprocess by executing DFS with root as the starting point dfs(1, -1, cache); for (int i = 0; i < q; i++) { int v, k; cin >> v >> k; vector<int> subtree_values = cache[v]; if (k <= subtree_values.size()) { cout << subtree_values[k - 1] << endl; } else { cout << -1 << endl; // If the subtree doesn't have enough nodes. } } return 0; }
この修正により、根を始点としてDFSが事前に実行されます。これにより、クエリ時にはキャッシュから効率的に部分木の値を取得できます。
You:
Accepted!
ChatGPT:
素晴らしいです!問題が解決されてうれしいです。今後もプログラミングやアルゴリズムに関する質問があれば、お気軽にお聞きください。お手伝いできることがあれば喜んで対応いたします。