生简短,用户时间与活力就如此多,就像池塘里之次,不容许进索取,而谁会多获得一瓢饮,便波及生存大计。

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LTC男人八开系列

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点分治,真是只神奇之事物。

于这题而言,求出所有的偏离,再使用双借助针法统计答案

具体来说就是记录点滴个变量,当统计出一个沾到其它点之偏离时

假设到$l$+到$r$的距离是满足条件的,那么$l-r$中间的接触就是都满足条件

 

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=1e6+10;
const int INF=1e7+10;
inline char nc()
{   
    static char buf[MAXN],*p1=buf,*p2=buf;
    return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,MAXN,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++;
}
inline int read()
{
    char c=nc();int x=0,f=1;
    while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')f=-1;c=nc();}
    while(c>='0'&&c<='9'){x=x*10+c-'0',c=nc();}
    return x*f;
}
struct node
{
    int u,v,w,nxt; 
}edge[MAXN];
int head[MAXN];
int num=1;
inline void AddEdge(int x,int y,int z)
{
    edge[num].u=x;
    edge[num].v=y;
    edge[num].w=z;
    edge[num].nxt=head[x];
    head[x]=num++;
}
int K,F[MAXN],siz[MAXN],root,sum,vis[MAXN],tot[MAXN],cnt,deep[MAXN],ans=0;
void GetRoot(int now,int fa)
{
    siz[now]=1;
    for(int i=head[now];i!=-1;i=edge[i].nxt)
    {
        if(edge[i].v==fa||vis[edge[i].v]) continue;
        GetRoot(edge[i].v,now);
        siz[now]+=siz[edge[i].v];
        F[now]=max(F[now],siz[edge[i].v]);
    }
    F[now]=max(F[now],sum-siz[now]);
    if(F[now]<F[root]) root=now;
}
void GetDeep(int now,int fa)
{
    tot[++cnt]=deep[now];
    for(int i=head[now];i!=-1;i=edge[i].nxt)
    {
        if(vis[edge[i].v]||edge[i].v==fa) continue;
        deep[edge[i].v]=deep[now]+edge[i].w;
        GetDeep(edge[i].v,now);
    }
}
int Calc(int now,int val)//now点满足条件的个数 
{
    cnt=0;deep[now]=val;//一个小技巧 
    GetDeep(now,0);
    sort(tot+1,tot+cnt+1);
    int l=1,r=cnt,NowAns=0;
    while(l<r)
    {
        if(tot[l]+tot[r]<=K) NowAns+=r-l,l++;
        else r--;
    }
    return NowAns;
}
void Solve(int now)
{
    vis[now]=1;//别忘了打标记 
    ans+=Calc(now,0);

    for(int i=head[now];i!=-1;i=edge[i].nxt)
    {
        if(vis[edge[i].v]) continue;
        ans-=Calc(edge[i].v,edge[i].w);
        sum=siz[edge[i].v];
        root=0;
        GetRoot(edge[i].v,0);
        Solve(edge[i].v);
    }
}
int main()
{
    #ifdef WIN32
    freopen("a.in","r",stdin);
    #else
    #endif
    memset(head,-1,sizeof(head));
    int N=read();
    for(int i=1;i<=N-1;i++)
    {
        int x=read(),y=read(),z=read();
        AddEdge(x,y,z);
        AddEdge(y,x,z);
    }
    K=read();
    F[0]=INF;sum=N;
    //这里有个技巧,把root设置为0,f[0]=INF,那么可以解决找重心时的边界问题 
    GetRoot(1,0);
    Solve(root);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}

 

于是,“互联网+”的风潮里,那些还从未站稳脚跟的食指,又起忙于里忙慌地追赶新的火车了。其中,最有代表性的,就是盖“app资讯”和“资讯类app”为主阵营的“流量与粘性争夺战”。

Output

一行,有略对碰次的去小于等于k

2016
年,“互联网下半场”的概念走红,由“人口红利消失”带来的“互联网加速减缓”,预示着“一个增量时代之扫尾”和“一个存量时代的过来”。

Sample Input

7
1 6 13
6 3 9
3 5 7
4 1 3
2 4 20
4 7 2
10

1.前期互联网发展的系统,多因为产品呢主干

坊间既有说话传,叫做“最好的工具,是故了便运动”。

未认为这话很熟稔吗?没错,这吗是多少序坚持的“理念”。在这同一意见指导下,确实诞生了森好的互联网产品,比如“高德地图”、“滴滴打车”、早期的“支付宝”等等。

2.前行及得等级,粘性的身份逐渐趋“凸显”

一家独大的时光,“用完就活动”并没什么问题,因为当又索要的下,你还见面回到。

但随着发展及竞争对手的多,若产品少了“粘性”,用户就是格外容易给抢劫。就像支付宝,等微信支付借社交争取更多用户是的时段,再回打翻身仗多少就是显示心有余而力不足了:“鸡付宝”一轮逆袭战败,重整旗鼓打来底“天天有预料”也发鸡肋的恶。

3.就算是“天天发生预料”这样的“资讯”武器

先是内容创业,后是叱咤风云的“网络直播”,以“今日头漫长”为代表的“内容分发平台”,可以说起来了只好头。不仅有就久的传统媒体,纷纷于“互联网”寻求变革之志,开发各自的消息类“app”;连非资讯类“app”,也纷纷拟,企图以“资讯”內植提高用户粘性!

Description

为你同样蔸TREE,以及当时株树上边的距离.问有些许对碰它两者间的距离小于等于K

App中“资讯”与“用户粘性”的干

Input

N(n<=40000) 接下来n-1行边描述管道,按照问题中形容的输入 接下来是k

情报触达“精准度”?技术之题材设依技术来化解!

消息触达,未必有“push”效果(关注还是卸载)立竿见影,但影响啊表现微知著。

立体之用户画像、细颗粒度的用户标签、精准的机匹配算法…这些还深受当是精准触达的严重性,而即便如此,机器算法阶段性提高的害处还是为业界诟病良多,比如一味迎合用户需要的低俗化趋势等,App端更是新闻娱乐化和低俗化的重灾区。

即时是“不强劲准不好”和“精准了吧不好”的节奏吧?

而是凡对方向有所判断的人口应当还询问,技术之问题还要依赖技术来解决,更标准一点开腔即是“算法的问题还要依赖算法来解决”,这不光考验着身啊“内容分发平台”打造者的艺集团的技术水平,更考验着该老之技术实力。

不怕
像评论所提,“这样一个秋里,用户时间更加宝贵,产品竞争就至了战斗用户以时长的等”,眼看用户时间给微信、头修老把占,一过多“app”内心还哪淡定也?

透过,“APP”用新闻推荐翻红用户“粘性”争夺战,则确凿也自然的选了!

“存量时代”的列车滚滚向前,趋势碾压下,不思量“卧轨而亡”,就该优秀筹划下,该如何多上这水飞驰的火车吧!

群众号(ID:9z营销大数量)


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… …

Sample Output

5

“App资讯内植”梗概

经过市场调研发现,app资讯内植呈现出以下规律:

1.浏览器“app”严把流量主入口,资讯作用重点

遵今天条久发表之《2016年移动资讯行业细分报告》显示,移动资讯行业总体“月活用户数”自15年7月增强104%,截至2016年12月,“月活用户数”达到了5.34亿。而自企鹅智酷的分析报告显示,移动资讯类APP集中了要害的新闻来源,为数用户流量入口。

此外,资讯类产品提高,趋于“内容价值回归”和“个性化推荐”两独趋势。

“内容价值回归”由鸡汤过剩分散用户精力所予,真正产生价之始末中青睐,自媒体发展打“流量为帝”进入及“内容为王”阶段。最富有代表性的,是微信公众号“阅读量”和“打开率”锐减。

“个性化推荐”由信息过载所给,精准化触达符合“用户时间争夺”价值。该方向为“今日条长条”为表率,这吗是易观数据显示,“今日条漫长用户用时长仅次于微信”的要紧缘由。

2.轻工具要便捷,资讯内植效果不好好

但准不了统计,交通类“app”(12306、智行、嘀嘀打车、坐车网、摩拜单车、ofo共享单车等)多无资讯推荐模块。

与交通类“app”如产生同样办法,笔记类“app”(印象笔记、有道云笔记)、记账类“app”(随手记等)、导航类“app”(百度地图、高德地图)…也多无外种植资讯推荐。

即和轻工具类“app”重“应用”和“用完就走”的骨干价值相关。

3.低使用率、高竞争性“app”,更重用户粘性

太直观的例证,旅游类“app”因出境游需求的频率限制,以及同类“app”集中竞争之情态,多数出境游“app”都以经新闻推荐增强用户存在,提高用户粘性。

究竟,增量不再,吸引更多的用户在才是未来活取胜的显要。若产品本身无强烈的撤并优势(比如京东底小家电,唯品会之品牌服装,壹药网的药物等),先留用户就是钢铁道理了。

4.刚需与巨头类“app”留存之外,更重用户体验

刚需大家还询问,就是必然会用到,如果重给细分世界给为数不多的1~2只巨头平分天下,那么因此其中的别一样家都不免。比如我们地方举至之电商的例子、共享单车的例证、地图的事例等。

对比,其产品体验也是短期内持之以恒的追求,因为涉嫌最后决胜之要,也是品牌培育的着力点。比如,育儿类、租房类“app”,都在无自己资源,极力提高用户体验。

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