饿了么内推 饿了么内推码

#淘天笔试# #淘天# #笔试# 考虑换根DP，先随便找个点做根，每个点只统计这个有根树下它的子树对它的贡献，也就是if(color[u] != color[v]) color[u] += color[v];这样我们只能统计出子树的贡献，我们还需要父亲的贡献，父亲的贡献我们考虑扩展并查集，在dfs过程中顺便合并一下就能够得到每个点所在并查集的size，如果一个点和它的父亲不同颜色，那么就是相同并查集，直接用并查集size减去dp求出的子树贡献就是父亲的贡献，然后第二遍dfs，把每个点任意一种颜色都试一下，我们提前知道子树的贡献是多少，可以根据现在我们变的颜色统计一下现在的子树和，看看父亲跟他现在是不是一个颜色，是的话不加贡献，不然加上贡献，和ans取最大值即可。代码如下：#include# include#include# include#include# include#include# include#include# include#include# include#includeusing ll = long long;using ull = unsigned long long;const int maxn = 1e6 + 5;int fa[maxn],sum[maxn],siz[maxn];std::string color;char col[] = {'R','G','B'};int ans  = 0;int find(int x){    return x == fa[x] ? x : find(fa[x]);}void merge(int x,int y){    x = find(x), y = find(y);    if(x == y) return;    siz[x] += siz[y];    fa[y] = x;}std::vector g[maxn];void dfs(int u,int fa){    sum[u] = 1;    for(int i = 0;i < g[u].size();i++){        int v = g[u][i];        if(v == fa) continue;        dfs(v,u);        if(color[u] == color[v]){            sum[u] += sum[v];            merge(u,v);        }    }}void dfs2(int u,int fa){    int sfa = (find(u) == find(fa)) ? siz[find(u)] - sum[u] : siz[find(fa)];    for(int i = 0;i < 3;i++){        char c = col[i];        int s = 1;        for(auto& v : g[u]){            if(v == fa) continue;            if(c != color[v]) s += sum[v];        }        if(c != color[fa]) s += sfa;        ans = std::max(ans,s);    }    for(auto& v: g[u]){        if(v == fa) continue;        dfs2(v,u);    }}void solve(){    int n;    std::cin >> n;    std::cin >> color;    for(int i = 1;i <= n;i++){        siz[i] = 1;        fa[i] = i;    }    for(int i = 0;i < n - 1;i++){        int u,v;        std::cin >> u >> v;        g[u].push_back(v);        g[v].push_back(u);    }    dfs(1,0);    dfs2(1,0);    std::cout << ans << '\n';}int main() {    int T;    T = 1;    while(T--) solve();    return 0;}

以下是结合业务场景的Kafka能力矩阵，帮你明确后续学习方向：一、核心能力分层（按优先级排序）生产者可靠性（必会）事务消息（Exactly-Once语义）批量发送与异步提交消息压缩算法选择（GZIP vs Snappy）错误重试策略（Backoff机制）消费者高级特性（必会）消费者组再平衡原理手动提交offset的最佳实践并行消费（分区分配策略）偏移量管理（Earliest/Latest/Custom）集群运维能力（必会）主题分区数设计原则（根据吞吐量计算）副本因子与ISR机制Broker节点故障处理（脑裂预防）日志清理策略（log retention配置）二、业务场景适配（分行业举例）电商场...

面试时间冲突了可以调整吗，因为要坐高铁

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