bzoj4011[HNOI2015]落忆枫音

本文通过一个关于枫叶脉络的故事引入了一个有趣的算法问题:如何计算在一个有向无环图中添加一条新边后的脉络树方案数。文章详细解释了脉络树的概念,并提供了一种有效的算法实现。

Description:

「恒逸,你相信灵魂的存在吗?」郭恒逸和姚枫茜漫步在枫音乡的街道上。

望着漫天飞舞的红枫,枫茜突然问出这样一个问题。

「相信吧。不然我们是什么,一团肉吗?要不是有灵魂……我们也不可能再见到你姐姐吧。」

恒逸给出了一个略微无厘头的回答。枫茜听后笑了笑。

「那你仔细观察过枫叶吗?」

说罢,枫茜伸手,接住了一片飘落的枫叶。

「其实每一片枫叶都是有灵魂的。你看,枫叶上不是有这么多脉络吗?我听说,枫叶上有一些特殊的位置,就和人的穴位一样。脉络都是连接在这些穴位之间的。

枫树的灵魂流过每片枫叶的根部,沿着这些脉络,慢慢漫进穴位,沁入整片枫叶。

也是因为这个原因,脉络才都是单向的,灵魂可不能倒着溜回来呢。」

恒逸似懂非懂地点了点头。枫茜接着说了下去。

「正是因为有了灵魂,每片枫叶才会与众不同。也正是因为有了灵魂,每片枫叶也都神似其源本的枫树,就连脉络也形成了一棵树的样子。但如果仔细看的话,会发现,在脉络树之外,还存在其它的非常细的脉络。虽然这些脉络并不在树上,但他们的方向也同样顺着灵魂流淌的方向,绝不会出现可能使灵魂倒流的回路。」

恒逸好像突然想到了什么。

「那这些脉络岂不是可以取代已有的脉络,出现在脉络树上?」

枫茜闭上了眼睛。

「是啊,就是这样。脉络树并不是唯一的。只要有一些微小的偏差,脉络树就可能差之万里,哪怕是在这同一片枫叶上。就像我们的故事,结局也不是唯一的。只要改变一个小小的选项,故事流程可能就会被彻底扭转。」

「真是深奥啊……」

恒逸盯着这片红枫,若有所思地说。枫茜继续说道。

「还不止如此呢。所有的脉络都不会永恒存在,也不会永恒消失。不管是脉络树上的脉络,还是之外的细小脉络,都是如此。存在的脉络可能断开消失,消失的脉络也可能再次连接。万物皆处在永恒的变化之中,人与人之间的羁绊也是。或许有一天,我们与大家的羁绊也会如同脉络一样,被无情地斩断。或许我们也终将成为“枫音乡的过客”。或许这一切都会是必然,是枫树的灵魂所决定的……」

枫茜的眼角泛起了几滴晶莹剔透的泪珠。恒逸看着这样的枫茜,将她抱入怀中。

「别这样想,枫茜。就算脉络断开,也有可能还会有新的脉络树,也还会与枫树的根相连。这样的话,我们的羁绊仍然存在,只是稍微绕了一些远路而已。无论如何,我都不会离开你的。因为你是我穷尽一生所寻找的,我的真恋啊!」

两人的目光对上了。枫茜幸福地笑了,把头埋进了恒逸的怀抱。从远方山上的枫林中,传来了枫的声音。

不妨假设枫叶上有 n个穴位,穴位的编号为 1 ~ n。有若干条有向的脉络连接着这些穴位。穴位和脉络组成一个有向无环图——称之为脉络图(例如图 1),穴位的编号使得穴位 1 没有从其他穴位连向它的脉络,即穴位 1 只有连出去的脉络;由上面的故事可知,这个有向无环图存在一个树形子图,它是以穴位 1为根的包含全部n个穴位的一棵树——称之为脉络树(例如图 2和图 3给出的树都是图1给出的脉络图的子图);值得注意的是,脉络图中的脉络树方案可能有多种可能性,例如图2和图 3就是图 1给出的脉络图的两个脉络树方案。

这里写图片描述

脉络树的形式化定义为:以穴位 r 为根的脉络树由枫叶上全部 n个穴位以及 n- 1 条脉络组成,脉络树里没有环,亦不存在从一个穴位连向自身的脉络,且对于枫叶上的每个穴位 s,都存在一条唯一的包含于脉络树内的脉络路径,使得从穴位r 出发沿着这条路径可以到达穴位 s。现在向脉络图添加一条与已有脉络不同的脉络(注意:连接 2个穴位但方向不同的脉络是不同的脉络,例如从穴位3到4的脉络与从4到3的脉络是不同的脉络,因此,图 1 中不能添加从 3 到 4 的脉络,但可添加从 4 到 3 的脉络),这条新脉络可以是从一个穴位连向自身的(例如,图 1 中可添加从 4 到 4 的脉络)。原脉络图添加这条新脉络后得到的新脉络图可能会出现脉络构成的环。请你求出添加了这一条脉络之后的新脉络图的以穴位 1 为根的脉络树方案数。由于方案可能有太多太多,请输出方案数对 1,000,000,007 取模得到的结果。

Input:

输入文件的第一行包含四个整数 n、m、x和y,依次代表枫叶上的穴位数、脉络数,以及要添加的脉络是从穴位 x连向穴位y的。接下来 m行,每行两个整数,由空格隔开,代表一条脉络。第 i 行的两个整数为ui和vi,代表第 i 条脉络是从穴位 ui连向穴位vi的。

Output:

输出一行,为添加了从穴位 x连向穴位 y的脉络后,枫叶上以穴位 1 为根的脉络树的方案数对 1,000,000,007取模得到的结果。

分析:
1.如果没有加上的那条边,答案自然就是所有degree[i]的积
2.但是题目中加上了一条边,那我们还是用之前的方法,再减去多算的方案即可:

Syx2jn,jSdegree[j]

3.接下来考虑如何计算它。令f[i]=Syi2jn,jSdegree[j],由于它是在DAG上,
f[i]=Σjif[j]degree[i]
想到拓扑排序依次计算。
4.注意特判y=1的情况。
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn=200010;
const int mod=1000000007;
int n,m,x,y;
queue<int>q;
int to[maxn],Next[maxn],Begin[maxn],e;
void add(int a,int b){
    to[++e]=b;
    Next[e]=Begin[a];
    Begin[a]=e;
}
LL inv[maxn];
LL f[maxn];
void init(){
    inv[1]=1;
    for(int i=2;i<=m+1;i++) inv[i]=(mod-mod/i)*inv[mod%i]%mod;
}
LL deg[maxn],indeg[maxn];
LL ans;
int main(){
    freopen("txt.in","r",stdin);
    freopen("txt.out","w",stdout);
    scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&x,&y);
    init();
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int u,v;
        scanf("%d%d",&u,&v);
        add(u,v);
        deg[v]++;indeg[v]++;
    }
    indeg[y]++;
    ans=1LL;
    for(int i=2;i<=n;i++) ans=(ans*indeg[i])%mod;
    if(y==1){
        printf("%lld",ans);
        return 0;
    }
    f[y]=ans%mod;
    for(int i=1;i<=n;i++) if(!deg[i]) q.push(i);
    while(!q.empty()){
        int u=q.front();q.pop();
        f[u]=(f[u]*inv[indeg[u]])%mod;
        for(int i=Begin[u];i;i=Next[i]){
            int v=to[i];
            f[v]=(f[v]+f[u])%mod;
            if(!(--deg[v])) q.push(v);
        }
    }
    printf("%lld",(ans-f[x]+mod)%mod);
    return 0;
}

^_^

### 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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