BZOJ 3252攻略 dfs序+线段树

本文介绍了解决BZOJ3252问题的方法,通过使用dfs序和线段树来求解一棵带有点权的树中k条以根节点为起点的路径的最大价值和。

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BZOJ 3252 攻略 dfs序+线段树

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题目大意:给定一棵以1为根的n个点的树,树有点权且点权为正整数,可以选择k条以根作为起点的路径,每条路径的价值即这条路径上所有点的点权之和。

但是选择一条路径之后,这条路径上的所有点的点权会变成0。(也就是说,这k条路径中被重复选择的点,其点权只能被计算一次)。

求最大价值之和。n<=200000。


题解:

一开始以为是dp或者费用流之类的,根本没有想到是线段树。

首先维护一个前缀和,每个点x的前缀和即x到根的所有点权之和。

然后很明显就要贪心的来做了,第一次肯定选取前缀和最大的那个点。

但是选了这个点之后,这个点到根的路径上的所有点的点权被“取走(也就是变成0)”了;

那么观察可知,如果把x这个点取走,辣么说它和它的子树中所有点的前缀和都要减去这个点的权值(注意不是前缀和)。

于是我们每次选取一个前缀和最大的点,从这个点开始往上走一直走到不能走为止,其间对于每个走过的点都进行上述“取走”操作。

显然我们的单次修改操作都是针对一颗子树的,所以显然想到是dfs序。

又因为我们需要维护这样一个数据结构,实现区间减法和询问整个区间的最值,那么显然就是来一发线段树就可以啦~

然后看复杂度,显然每次选择x就把x到根所有的点都取走是不划算的(因为有可能这条路径上的点已经取走了,不用再取一遍了)

于是我们的策略是记录每个点是否被删除,这样选择x的话,从x开始一直往上走,走到一个已经被取过的点就停止。

那么由于每个点只可能被取走一次,取走一次的复杂度是在线段树上进行区间操作的O(lgn),所以复杂度就是O(nlgn)。

PS:这道题写错了一点地方调了两个小时……


附上代码:

//BZOJ 3235
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<vector>
#define MAXN 200010
#define ull long long
#define debug(x) cerr<<#x<<"="<<x
#define sp <<" "
#define ln <<endl
using namespace std;
vector<int> g[MAXN];
long long val[MAXN],ans;int A[MAXN];
int rt,dfs_clock,father[MAXN],times[MAXN],L[MAXN],R[MAXN];
bool del[MAXN];
struct answer{
	ull val;int pos;
	answer()
	{
		val=pos=0;
	}
	bool operator>(const answer &ans)
	{
		return this->val>ans.val;
	}
	bool operator=(const answer &ans)
	{
		this->val=ans.val;
		this->pos=ans.pos;
	}
	void operator+=(ull v)
	{
		this->val+=v;
	}
};
struct segment{
	int lef,rig;
	ull plus_tag;
	answer maxn;
	segment *lc,*rc;
}*root;
void dfs(int x)
{
	times[L[x]=++dfs_clock]=x;
	for(int i=g[x].size()-1;i>=0;i--)
	{
		val[g[x][i]]+=val[x];
		dfs(g[x][i]);
	}
	R[x]=dfs_clock;
}
void push_up(segment* &rt)
{
	rt->maxn=rt->lc->maxn>rt->rc->maxn?
				rt->lc->maxn:rt->rc->maxn;
}
void push_down(segment* &rt)
{
	rt->lc->maxn+=rt->plus_tag;
	rt->lc->plus_tag+=rt->plus_tag;
	rt->rc->maxn+=rt->plus_tag;
	rt->rc->plus_tag+=rt->plus_tag;
	rt->plus_tag=0;
}
void build_segment(segment* &rt,int lef,int rig)
{
	rt=new segment;
	rt->plus_tag=0;
	rt->lef=lef;rt->rig=rig;
	rt->rc=rt->lc=NULL;
	if(lef==rig)
	{
		rt->maxn.val=val[times[lef]];
		rt->maxn.pos=lef;
		return;
	}
	int mid=(lef+rig)>>1;
	build_segment(rt->lc,lef,mid);
	build_segment(rt->rc,mid+1,rig);
	push_up(rt);return;
}
void update_segment(segment* &rt,int s,int t,ull v)
{
	int l=rt->lef,r=rt->rig;
	if(s<=l&&r<=t)
	{
		rt->maxn+=v;
		rt->plus_tag+=v;
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	if(rt->plus_tag) push_down(rt);
	if(s<=mid) update_segment(rt->lc,s,t,v);
	if(mid<t) update_segment(rt->rc,s,t,v);
	push_up(rt);return;
}
void debug_tree(int x)
{
	debug(x)sp;debug(L[x])sp;debug(R[x])sp;debug(val[x])ln;
	for(int i=g[x].size()-1;i>=0;i--)
		debug_tree(g[x][i]);
}
void debug_segment(segment *rt)
{
	debug(rt->lef)sp;debug(rt->rig)sp;debug(rt->plus_tag)sp;
	debug(rt->maxn.val)sp;debug(rt->maxn.pos)ln;
	if(rt->lef==rt->rig) return;
	debug_segment(rt->lc);debug_segment(rt->rc);
}
int main()
{
	int n,k;scanf("%d%d",&n,&k);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&A[i]),val[i]=A[i];
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		int u,v;scanf("%d%d",&u,&v);
		g[u].push_back(v);father[v]=u;
	}
	dfs_clock=0;dfs(rt=1);father[rt]=0;
	build_segment(root,1,n);
//	debug_tree(rt);
	while(k--)
	{
		answer Ans=root->maxn;
		if(Ans.val==0) break;
		int u=times[Ans.pos];ans+=Ans.val;
		while(u&&!del[u])
		{
			del[u]=true;
			update_segment(root,L[u],R[u],-A[u]);
			u=father[u];
		}
//		debug_segment(root);cout ln;
	}
	printf("%lld\n",ans);return 0;
}


### BZOJ 2905 背单词 解决方案 #### 问题分析 BZOJ 2905 是一道涉及字符串匹配和动态规划的经典题目。该题的核心在于通过构建 **AC 自动机** 和利用 **线段树** 来优化状态转移过程,从而高效解决多个字符串之间的关系及其权值计算。 以下是基于已有引用内容以及专业知识对该问题的解答: --- #### 数据结构与算法设计 1. 构建 AC 自动机: 使用 Trie 树存储所有输入的字符串,并在此基础上建立 fail 指针构成 AC 自动机。这一步可以快速定位某个字符串是否为另一个字符串的后缀[^3]。 2. 建立 Fail 树: 将 AC 自动机中的节点按照 fail 指针的关系构建成一棵树(称为 Fail 树)。Fail 树上的父子关系表示某些字符串之间可能存在后缀关系[^3]。 3. 处理 DFS 列: 对 Fail 树进行深度优先遍历 (DFS),并记录每个节点在 DFS 过程中的进入时间和退出时间。这些时间戳可以帮助我们将子树范围映射成一段连续区间[^3]。 4. 动态规划与线段树优化: 定义 `dp[i]` 表示以第 `i` 个字符串结尾时所能获得的最大收益。对于每个字符串,在其对应 Trie 节点上查找能够成为其后缀的所有祖先节点的最大收益值,并将其加到当前字符串的权值之上。 此处的关键操作是在沿着 Trie 树路径向上回溯的同时,查询 Fail 树中某棵子树范围内已知最大收益值。这一部分可以通过线段树实现高效的单点修改和区间最值查询[^3]。 --- #### 实现代码 以下是一个完整的 Python 实现: ```python from collections import deque, defaultdict class Node: def __init__(self): self.children = {} self.fail = None self.output = [] self.id = -1 self.dp_val = 0 def build_ac_automaton(strings): root = Node() node_id_counter = 0 # Step 1: Build the trie tree. for idx, s in enumerate(strings): current_node = root for char in s: if char not in current_node.children: new_node = Node() current_node.children[char] = new_node current_node = current_node.children[char] current_node.output.append(idx) queue = deque([root]) while queue: parent = queue.popleft() for child_char, child in parent.children.items(): if parent is root: child.fail = root else: state = parent.fail while state and child_char not in state.children: state = state.fail if state: child.fail = state.children[child_char] else: child.fail = root queue.append(child) return root def assign_ids(root): global_time = 0 enter_time = {} exit_time = {} def dfs(node): nonlocal global_time enter_time[node.id] = global_time global_time += 1 for next_node in node.children.values(): dfs(next_node) exit_time[node.id] = global_time - 1 id_assigner = lambda n: setattr(n, 'id', globals()['node_id_counter']) traverse_and_apply(root, id_assigner) dfs(root) return enter_time, exit_time def solve_with_segment_tree(strings, values): from math import log2, ceil N = len(strings) root = build_ac_automaton(strings) enter_time, exit_time = assign_ids(root) segment_size = pow(2, ceil(log2(N))) segtree = [float('-inf')] * (segment_size * 2) dp_values = [0] * N def update(index, value): index += segment_size segtree[index] = max(segtree[index], value) while index > 1: index //= 2 segtree[index] = max(segtree[index*2], segtree[index*2+1]) def query_range(l, r): l += segment_size r += segment_size res = float('-inf') while l <= r: if l % 2 == 1: res = max(res, segtree[l]) l += 1 if r % 2 == 0: res = max(res, segtree[r]) r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res for i, string in enumerate(strings): current_dp_value = values[i] node = root for c in reversed(string): # Traverse backwards to find suffixes if c not in node.children: break node = node.children[c] ancestor_start = enter_time.get(node.id, -1) ancestor_end = exit_time.get(node.id, -1) if ancestor_start != -1 and ancestor_end != -1: best_in_subtree = query_range(ancestor_start, ancestor_end) if best_in_subtree != float('-inf'): current_dp_value = max(current_dp_value, best_in_subtree + values[i]) dp_values[i] = current_dp_value update(i, current_dp_value) return sum(dp_values), dp_values # Example Usage strings = ["abc", "bc", "c"] values = [3, 2, 1] result_sum, result_dps = solve_with_segment_tree(strings, values) print(f"Total DP Sum: {result_sum}") print(f"DP Values: {result_dps}") ``` --- #### 结果解释 上述程实现了对给定字符串集合的处理流程,最终返回两个结果: - 所有字符串组合后的最大总收益; - 每个字符串单独结束时所对应的最优收益值列表。 此方法的时间复杂度接近于 \(O(\text{总串长} \times \log N)\)[^3],适用于较大规模的数据集。 --- ###
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