Jzoj4846 行走

该博客讨论了Jzoj4846题目中涉及的树链剖分技术。由于权值可能过大导致long long溢出,作者提出两种解决方案:一是使用并查集处理权值为1的边,二是将足够大的权值替换为特殊值。通过数学结论[[a/b]/c] = [a/bc]简化计算,实现过程中采用int128类型避免乘法溢出。

这个题一看就是树剖的模型

但是有一些问题,比如权值的乘机太大了,可能会爆long long

一种解决的方法:我们考虑到,v<=10^18 所以最多经过60条大于1的边

对于权值为1的边我们可以用一个并查集合并(注意只会改小)

但是这种方法不好想,我们还是考虑树剖

若权值>=10^18 我们可以直接将其变为一个特殊的值(例如-1)表示“足够大”,这种情况直接输出0

若不够,我们有一个结论: [[a/b]/c] = [a/bc] 这个是显然的,所以可以将路径上的权值乘机求出并直接得到答案

CODE比较长但是比较好想(mul()这里做乘法的时候会爆long long ,一种方法是用除法,但是效率比较低所以用了int128)

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define N 100010
#define mid (l+r>>1) 
#define LL __int128
#define M 1000000000000000000ll 
using namespace std;
struct Edge{ int v,nt; LL c; } G[N<<1];
int h[N],sz[N],son[N],d[N],f[N],rk[N];
int top[N],b[N],n,m,cnt=0,clk=0; LL w[N<<2],val[N]; long long C,D;
LL mul(LL x,LL y){ return ~x&&~y?(x*y>=M?-1:x*y):-1; }
inline void adj(int x,int y,LL c){
	G[++cnt]=(Edge){y,h[x],c}; h[x]=cnt;
}
void dfs(int x,int p){
	f[x]=p; sz[x]=1; d[x]=d[p]+1;
	for(int v,i=h[x];i;i=G[i].nt)
		if((v=G[i].v)!=p){
			dfs(v,x); val[v]=G[i].c;
			sz[x]+=sz[v];
			if(sz[v]>sz[son[x]]) son[x]=v;
		}
}
void dijk(int x,int p){
	b[x]=++clk; rk[clk]=x; top[x]=p;
	if(son[x]) dijk(son[x],p);
	for(int v,i=h[x];i;i=G[i].nt)
		if((v=G[i].v)!=f[x] && v!=son[x]) dijk(v,v);
}
void build(int l,int r,int x){
	if(l==r){ w[x]=val[rk[l]]; return; }
	build(l,mid,x<<1);
	build(mid+1,r,x<<1|1);
	w[x]=mul(w[x<<1],w[x<<1|1]); 
}
void update(int l,int r,int x,int p,LL k){
	if(l==r){ w[x]=k; return; }
	if(p<=mid) update(l,mid,x<<1,p,k); 
	  else update(mid+1,r,x<<1|1,p,k);
	w[x]=mul(w[x<<1],w[x<<1|1]);
}
LL query(int l,int r,int x,int L,int R){
	if(L<=l && r<=R) return w[x];
	LL ans=1;
	if(L<=mid) ans=mul(ans,query(l,mid,x<<1,L,R));
	if(mid<R) ans=mul(ans,query(mid+1,r,x<<1|1,L,R));
	return ans;
}
LL gLca(int x,int y){
	LL A=1;
	for(;top[x]!=top[y]&&~A;y=f[top[y]]){
		if(d[top[x]]>d[top[y]]) swap(x,y);
		A=mul(A,query(1,n,1,b[top[y]],b[y]));
	}
	if(d[x]>d[y]) swap(x,y);
	A=mul(A,query(1,n,1,b[x]+1,b[y]));
	return A;
}
int main(){
	freopen("walk.in","r",stdin);
	freopen("walk.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int x,y,i=1;i<n;++i){
		scanf("%d%d%lld",&x,&y,&C);
		adj(x,y,C); adj(y,x,C);
	}
	dfs(1,0); dijk(1,1); build(1,n,1);
	for(int o,x,y;m--;){
		scanf("%d",&o);
		if(o==1){
			scanf("%d%d%lld",&x,&y,&C);
			D=gLca(x,y);
			if(D==-1 || D>C) puts("0");
			else printf("%lld\n",C/D);
		} else {
			scanf("%d%lld",&x,&C);
			y=G[x<<1].v; x=G[(x<<1)-1].v;
			if(f[y]==x) x=y;
			update(1,n,1,b[x],C);
		}
	}
}

### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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