【BZOJ2888】资源运输

本文介绍了一个即时战略游戏中的资源管理算法。玩家需管理多个城市,通过建立道路连接城市并选择资源集合点以最小化资源运输成本。文章详细阐述了算法实现,包括节点连接、资源点选择及费用计算。

Description

   小Y盯上了最近发行的即时战略游戏——ResourceTransport。但在前往通关之路的道路上,一个小游戏挡住了小Y的步伐。“国家的本质是生产与收集资源”是整款游戏的核心理念,这个小游戏也不例外。简单的说,用户需要管理一个国家,使其繁荣富强。
   一个国家含有N个城市,游戏开始时城市间没有任何道路。城市可以通过高速公路连接。为了减少建设费用,每对城市间最多存在一条路径。
   小Y拥有极强的游戏天赋,很快就把所有城市的生产能力提到了满级,把高速公路的建设费用修改成了0。

悲剧的是,对于每个连通的城市群,都要把该城市群中的某个城市设立成资源集合处,小Y把这件事忘了;更悲剧的是,建造高速公路这件事,小Y也忘了。
可小Y是个完美主义者,他请来了你帮他设立资源集合处,自己负责建造高速公路。假设连通城市群中的某个城市i到该城市群的资源集合处最少需要经过Di条高速公路,那么总运输费用为Sigma(Di)。你需要在每个连通城市群中设立一个资源集合处,使得总费用最小。小Y有时会向你询问此时最小的总费用。
问题很简单,麻烦的是小Y会在你好不容易算出最小总费用时建造一条新的高速公路。由于每个连通的城市群只能有一个资源集合处,所以最小总费用又得重新计算,这可真是个苦差事……
Input

第一行两个整数N,M分别表示国家中的城市数与小Y的操作数。
接下来M行,每行可能为:
1.A x y:表示在城市x和城市y间建造一条高速公路,保证此操作出现N-1次;
2.Q:表示小Y询问此时的最小总费用。
Output

   对于每个Q操作,单独输出一行一个整数Ans,表示所求的答案。

Sample Input

8 10

Q

A 1 2

A 4 5

A 6 7

A 3 4

Q

A 2 5

A 6 8

A 4 6

Q

Sample Output

0

4

12

【样例解释】

   1.开始所有城市互不联通,每个城市都是资源集合处,费用为0;

2.后来分别把城市1、城市4、城市7、城市8设立为资源集合处,费用为4;

3.最后把城市4设立为资源集合处,费用为12。
HINT

N<=40000,M<=80000

Source

这里写图片描述
有点难写…
没有Claris课件这题不会做..
答疑建议直接找Claris..

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define MAXN 40010
#define GET (ch>='0'&&ch<='9')
using namespace std;
void in(int &x)
{
    char ch=getchar();x=0;
    while (!GET)    ch=getchar();
    while (GET) x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
}
int n,m,ans,tp;
int sta[MAXN],top;
struct edge {   int to; edge *next; }e[MAXN<<1],*prev[MAXN];
void insert(int u,int v)    {   e[++tp].to=v;e[tp].next=prev[u];prev[u]=&e[tp]; }
struct Splay
{
    int ch[2],fa,size,val,flag;
    int sum,s,d;//s d 等差数列首项/公差  
    bool rev;
}tree[MAXN];
inline bool is_root(int x)  {   return tree[tree[x].fa].ch[0]!=x&&tree[tree[x].fa].ch[1]!=x;    }
inline void push_up(int x)
{   
    if (!x) return;
    tree[x].size=tree[tree[x].ch[0]].size+tree[tree[x].ch[1]].size+1;
}
inline void upd(int x,int delta)
{
    if (!x) return;
    tree[x].val+=delta;tree[x].flag+=delta;
}
inline void update(int x,int s,int d)
{   
    if (!x) return;
    tree[x].sum+=s+tree[tree[x].ch[1]].size*d;
    tree[x].s+=s;tree[x].d+=d;
}
inline void push_down(int x)
{
    int l=tree[x].ch[0],r=tree[x].ch[1];
    if (tree[x].rev)
    {
        tree[l].rev^=1;tree[r].rev^=1;
        swap(tree[x].ch[0],tree[x].ch[1]);tree[x].rev^=1;
    }
    if (tree[x].flag)
    {
        tree[l].val+=tree[x].flag;tree[l].flag+=tree[x].flag;
        tree[r].val+=tree[x].flag;tree[r].flag+=tree[x].flag;
        tree[x].flag=0;
    }
    if (tree[x].d)
    {
        update(l,tree[x].s+(tree[r].size+1)*tree[x].d,tree[x].d);
        update(r,tree[x].s,tree[x].d);
        tree[x].s=tree[x].d=0;
    }
}
inline void rot(int x)
{
    int y=tree[x].fa,z=tree[y].fa,l=(tree[y].ch[1]==x),r=l^1;
    if (!is_root(y))    tree[z].ch[tree[z].ch[1]==y]=x;
    tree[tree[x].ch[r]].fa=y;tree[y].fa=x;tree[x].fa=z;
    tree[y].ch[l]=tree[x].ch[r];tree[x].ch[r]=y;
    push_up(y);push_up(x);
}
inline void Splay(int x)
{
    sta[++top]=x;
    for (int i=x;!is_root(i);i=tree[i].fa)  sta[++top]=tree[i].fa;
    while (top) push_down(sta[top--]);
    while (!is_root(x))
    {
        int y=tree[x].fa,z=tree[y].fa;
        if (!is_root(y))
        {
            if ((tree[y].ch[0]==x)^(tree[z].ch[0]==y))  rot(x);
            else    rot(y);
        }
        rot(x);
    }
}
inline void access(int x)   {   for (int i=0;x;i=x,x=tree[x].fa)    Splay(x),tree[x].ch[1]=i,push_up(x);    }
inline void make_root(int x)    {   access(x);tree[x].rev^=1;   }
inline void link(int x,int y)   {   make_root(x);tree[x].fa=y;  }
inline int find(int x)  {   for (access(x),Splay(x);tree[x].ch[0];x=tree[x].ch[0]); return x;   }
inline void ins(int f,int x)
{
    tree[x].fa=f;tree[x].ch[0]=tree[x].ch[1]=tree[x].val=tree[x].flag=0;
    tree[x].sum=tree[x].s=tree[x].d=0;tree[x].size=1;
    f=find(f);access(x);Splay(f);
    tree[f].val+=1;tree[f].flag+=1;update(f,0,1);
    for (x=tree[f].ch[1];tree[x].ch[0];x=tree[x].ch[0]);
    Splay(x);int v1=tree[f].val,v2=tree[x].val;
    if (v2<<1>v1)
    {
        tree[x].val=v1;tree[f].val-=v2;
        tree[f].sum-=tree[x].sum+v2;tree[x].sum+=tree[f].sum+v1-v2;
        access(x);Splay(f);tree[f].ch[0]=x;tree[f].ch[1]=0;
    }
}
void dfs(int x,int f)
{
    ins(f,x);
    for (edge *i=prev[x];i;i=i->next)   if (i->to!=f)   dfs(i->to,x);
}
void addedge(int x,int y)
{
    int p=find(x),q=find(y);ans-=tree[p].sum+tree[q].sum;
    if (tree[p].val<tree[q].val)    swap(x,y);
    dfs(y,x);insert(x,y);insert(y,x);ans+=tree[find(x)].sum;
}
int main()
{
    char ch[2];int u,v;in(n);
    for (int i=1;i<=n;i++)  tree[i].val=tree[i].size=1;
    for (in(m);m;m--)
    {
        scanf("%s",ch);
        if (ch[0]=='A') in(u),in(v),addedge(u,v);
        if (ch[0]=='Q') printf("%d\n",ans);
    }
}
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### NOIP2015 运输计划 BZOJ4326 题解分析 #### 问题背景 该问题是经典的图论优化问题之一,主要考察树结构上的路径操作以及高效的数据处理能力。题目要求在一个由 $n$ 个节点组成的无向连通树中找到最优的一条边将其改造为虫洞(通过此边不需要耗费时间),从而使得给定的 $m$ 条运输路径中的最长耗时最小化。 --- #### 解决方案概述 解决这一问题的核心在于利用 **二分答案** 和 **树上差分技术** 的组合来实现高效的计算过程。以下是具体的技术细节: 1. **二分答案**: 设当前目标是最小化的最大路径长度为 $T_{\text{max}}$。我们可以通过二分的方式逐步逼近最终的结果。每次尝试验证是否存在一种方式将某条边改为虫洞后使所有路径的最大值不超过当前设定的目标值 $mid$[^1]。 2. **路径标记与统计**: 使用树上差分的思想对每一条路径进行标记并快速统计受影响的情况。假设两点之间的最近公共祖先 (Lowest Common Ancestor, LCA) 是 $r = \text{lca}(u_i, v_i)$,则可以在三个位置分别施加影响:增加 $(u_i + 1), (v_i + 1)$ 同时减少 $(r - 2)$。这种操作能够有效覆盖整条路径的影响范围,并便于后续统一查询和判断[^1]。 3. **数据结构支持**: 结合线段树或者 BIT (Binary Indexed Tree),可以进一步加速区间修改和单点查询的操作效率。这些工具帮助我们在复杂度范围内完成大量路径的同时更新和检索需求[^2]。 4. **实际编码技巧**: 实现过程中需要注意一些边界条件和技术要点: - 正确维护 DFS 序列以便映射原树节点到连续编号序列; - 准备好辅助函数用于快速定位 LCA 节点及其对应关系; - 编码阶段应特别留意变量初始化顺序及循环终止逻辑以防潜在错误发生。 下面给出一段基于上述原理的具体 Python 实现代码作为参考: ```python from collections import defaultdict, deque class Solution: def __init__(self, n, edges): self.n = n self.graph = defaultdict(list) for u, v, w in edges: self.graph[u].append((v, w)) self.graph[v].append((u, w)) def preprocess(self): """Preprocess the tree to get dfs order and lca.""" pass def binary_search_answer(self, paths): low, high = 0, int(1e9) best_possible_time = high while low <= high: mid = (low + high) // 2 if self.check(mid, paths): # Check feasibility with current 'mid' best_possible_time = min(best_possible_time, mid) high = mid - 1 else: low = mid + 1 return best_possible_time def check(self, limit, paths): diff_array = [0]*(self.n+1) for path_start, path_end in paths: r = self.lca(path_start, path_end) # Apply difference on nodes based on their relationship. diff_array[path_start] += 1 diff_array[path_end] += 1 diff_array[r] -= 2 suffix_sum = [sum(diff_array[:i]) for i in range(len(diff_array)+1)] # Verify whether any edge can be modified within given constraints. possible_to_reduce_max = False for node in range(1, self.n+1): parent_node = self.parent[node] if suffix_sum[node]-suffix_sum[parent_node]>limit: continue elif not possible_to_reduce_max: possible_to_reduce_max=True return possible_to_reduce_max # Example usage of class methods would follow here... ``` --- #### 总结说明 综上所述,本题的关键突破点在于如何巧妙运用二分策略缩小搜索空间,再辅以恰当的树形结构遍历技术和差分手段提升整体性能表现。这种方法不仅适用于此类特定场景下的最优化求解任务,在更广泛的动态规划领域也有着广泛的应用前景[^3]。 ---
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