树上最长链

给定一棵带权重的树,本文介绍了如何以O(n)的时间复杂度计算树上的最长链。通过定义f[i]表示以i为根的子树最长链,并结合g[i]表示从i节点向下最远能走多少距离,来求解最长链问题。

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树上最长链

给定一棵树,每条边有权值,计算一条最长链,时间复杂度为O(n)
设f[i]表示以i为根的子树的最长链,显然f[i]=max(f[i],f[j])其中j是i的子节点,但是这样就值考虑了不经过i的路径,也就是不包括i
要想考虑经过i的路径,就需要选择两个子节点(随便在图上画画就能知道)
把两个子节点往下走的最长路相加,再加它们到i的路径和,去更新f[i]
定义g[i]表示i往下走最远能走多少
g[i]=max(g[i],g[j]+w[i][j])其中j是i的子节点
叶子节点f=g=0

void dfs(int u)
{
   
	f[u]=g[u]=0
<think>嗯,用户现在问的是关于长链剖分优化树形DP的问题。之前他们问过代码是否能通过样例,现在转向具体的算法优化方法。我需要先回忆一下长链剖分的基本概念和应用场景。 长链剖分主要用于优化树上的动态规划问题,特别是涉及到节点深度的操作,比如查询k级祖先或者子树中与深度相关的统计。用户可能是在解决这类题目时遇到了性能问题,需要优化时间复杂度。 用户之前的对话中提到了代码在处理深度时可能存在根节点定义的问题,这可能影响了样例的正确性。现在他们想深入了解长链剖分如何优化树形DP,可能需要理论上的解释和实现细节。 我应该从长链剖分的定义开始,解释它与重链剖分的不同之处,比如按子树最大深度划分链,而不是子树大小。然后说明长链剖分如何优化DP,比如利用指针偏移技术,减少内存分配和复制,从而将复杂度从O(n^2)降到O(n)。 接着,需要举一个具体的例子,比如树上每个节点的子树中某个深度相关的统计问题,用传统方法和长链剖分优化的方法对比。然后给出代码框架,展示如何实现,比如预处理重儿子,DFS过程中处理轻链和重链的合并。 用户可能还想知道适用的场景和注意事项,比如问题是否与深度相关,内存管理的技巧等。最后总结长链剖分的优势和局限性,确保用户能够正确应用。 需要确保解释清晰,步骤详细,避免使用过于专业的术语,但又要准确。可能用户有竞赛编程的背景,所以代码示例部分应该简洁明了,突出关键部分,比如指针传递和数组合并的操作。</think>长链剖分是优化树形动态规划(DP)的重要技术,尤其擅长处理**与深度相关**的树形结构问题(如子树深度统计、k级祖先查询等)。其核心思想是通过**链式结构复用计算结果**,将复杂度从 *O(n^2)* 优化至 *O(n)*。 --- ### **一、长链剖分核心逻辑** #### **1. 链划分规则** - **长链定义**:每个节点选择**子树深度最大**的子节点作为“重儿子”(类比重链剖分选择子树大小最大的子节点)。 - **链结构**:由重儿子连接形成的链称为**长链**,其他子节点作为链的起点形成新链。 #### **2. 优化原理** - **指针偏移复用内存**:在DFS过程中,优先处理重儿子所在的链,通过**直接传递指针**复用其内存空间,避免重复计算。 - **轻链合并复杂度分摊**:轻链数据通过内存拷贝合并到父链,由于每条轻链长度唯一且较短,总时间复杂度保持线性。 --- ### **二、典型应用场景** #### **1. 子树深度统计** **问题**:统计每个节点子树中所有节点到它的最大距离(即子树高度)。 **传统DP**:每个节点遍历子树,时间复杂度 *O(n^2)*。 **长链优化**:利用长链传递高度信息,合并轻链时直接取最大值,复杂度 *O(n)*。 #### **2. k级祖先查询** **问题**:快速查询树上任意节点的第k级祖先。 **传统方法**:倍增法 *O(n log n)* 预处理,*O(log k)* 查询。 **长链优化**:长链剖分预处理每个链顶的祖先跳跃表,结合二进制拆分,*O(n)* 预处理,*O(1)* 查询。 --- ### **三、优化实现步骤(以子树最大深度为例)** #### **1. 预处理长链结构** ```cpp vector<int> depth(n), max_depth(n); // depth[u]: 节点u的深度 vector<int> heavy_son(n, -1); // heavy_son[u]: 节点u的重儿子 // 第一次DFS:计算每个节点的重儿子 void dfs1(int u, int fa) { max_depth[u] = depth[u] = depth[fa] + 1; for (int v : tree[u]) { if (v == fa) continue; dfs1(v, u); if (max_depth[v] > max_depth[u]) { max_depth[u] = max_depth[v]; heavy_son[u] = v; } } } ``` #### **2. DP过程复用内存** ```cpp // dp[u][i]: 节点u子树中深度为depth[u]+i的节点数 vector<int> dp[MAX_N]; // 动态数组内存池 // 第二次DFS:利用长链传递指针 void dfs2(int u, int fa) { if (heavy_son[u] != -1) { dfs2(heavy_son[u], u); // 优先处理重儿子 dp[u] = dp[heavy_son[u]]; // 直接复用重儿子的内存 dp[u].push_back(1); // 当前节点自身贡献 } else { dp[u].push_back(1); // 叶子节点初始化 } // 合并轻链数据 for (int v : tree[u]) { if (v == fa || v == heavy_son[u]) continue; dfs2(v, u); for (int i = 0; i < dp[v].size(); ++i) { if (i+1 < dp[u].size()) { dp[u][i+1] += dp[v][i]; // 偏移合并轻链数据 } else { dp[u].push_back(dp[v][i]); } } } } ``` --- ### **四、复杂度分析** - **时间**:每个轻链数据最多被拷贝一次,总拷贝次数为 *O(n)*。 - **空间**:通过指针复用,总内存占用为 *O(n)*(所有链的长度之和为n)。 --- ### **五、适用问题特征** 1. **子树统计与深度强相关**(如子树高度、某深度的节点数)。 2. **查询路径与链结构相关**(如k级祖先、路径统计)。 3. **需线性复杂度优化**的树形DP问题。 --- ### **六、对比其他优化方法** | 方法 | 优势 | 局限性 | |--------------|-----------------------------|-------------------------| | **长链剖分** | 严格线性复杂度,内存复用高效 | 仅适用于深度相关问题 | | **重链剖分** | 通用性强,适合路径查询问题 | 复杂度常带log因子 | | **DFS序+线段树** | 灵活支持区间操作 | 复杂度 *O(n log n)* | 通过长链剖分,可以将特定树形DP问题的复杂度优化到理论下限,是算法竞赛中树形问题的核心优化手段之一。
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