树的重心dfs

本文介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)来求解树的重心。通过DFS回溯,可以计算每个子树的节点数量,进而确定最大子树,并以此计算当前节点的重心权值。内容包括求解方法的描述以及相关的树的重心模板题的链接。

求法

利用dfs回溯的时候可以算出每个子树的结点个数,从而选出最大的子树,然后与另外的点比较从而求出当前点重心权值。即 r e t = m a x { m a x { s u b t r e e } + 1 , n − m a x { s u b t r e e } } ret = max \{ max \{subtree\}+1, n-max\{subtree\} \} ret=max{max{subtree}+1,nmax{subtree}},+1代表当前结点本身。

点击树的重心模板题

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 5e5+5;
vector<int> G[maxn];
int sz[maxn],n,m;
int _min;
int _wei[maxn];
void add(int f,int t) {
	G[f].push_back(t);
}
void dfs(int u, int fa) {
	sz[u] = 1;
	for(int i = 0; i < G[u].size(); ++i) {
		int to = G[u][i];
		if(to != fa) {
			dfs(to,u);
			sz[u] += sz[to];
			_wei[u] = max(_wei[u], sz[to]);
		}
	}
	_wei[u] = max(_wei[u], n-sz[u]);
	_min = min(_min,_wei[u]);
}
int main() {
	_min = 0x3f3f3f3f;
	scanf("%d%d", &n, &m);
	for(int i = 0; i < m; ++i) {
		int u,v;
		scanf("%d%d", &u, &v);
		add(u,v); add(v,u);
	}
	dfs(1,0);
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		if(_wei[i] == _min) {
			cout << i <<" ";
		}
	cout << endl;
	return 0;	
}
### 数树重心的概念 树的重心(也称为质心)是一个特殊的节点,删除该节点后,剩余子树的最大大小最小化。换句话说,树的重心是使得最大子树节点数最少的那个节点。 #### 计算树的重心的方法 可以通过深度优先搜索(DFS)来计算树的重心。以下是具体的实现方式: 1. **定义辅助数组** 定义 `size[u]` 表示以节点 `u` 为根的子树的节点总数。通过 DFS 遍历整棵树并填充此数组。 2. **寻找重心条件** 节点 `u` 是树的重心当且仅当对于所有的子树 `v` 满足以下条件: \[ size[v] \leq \frac{n}{2} \] 同时满足其父节点对应的另一部分子树大小不超过 \( n/2 \) 的约束。 3. **伪代码** ```c++ #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 5; int size[MAXN], visited[MAXN]; vector<int> adj[MAXN]; void dfs(int u, int parent) { size[u] = 1; // 初始化当前节点的子树大小为1 bool is_centroid = true; for (auto &v : adj[u]) { if (v != parent && !visited[v]) { dfs(v, u); size[u] += size[v]; // 累加子树大小 // 判断是否存在某个子树超过一半总节点数 if (size[v] > n / 2) is_centroid = false; } } // 如果去掉当前节点后的其余部分大于一半,则不是重心 if ((n - size[u]) > n / 2) is_centroid = false; if (is_centroid) { cout << "Centroid found at node: " << u << endl; visited[u] = true; // 标记已找到重心 } } // 主函数调用 dfs(1, -1); // 假设从节点1开始遍历 ``` 上述代码实现了基于 DFS 寻找树的重心的过程[^1]。 --- ### 时间复杂度分析 根据给定的内容[^4],我们可以通过分析算法中的基本操作次数来推导时间复杂度。在此过程中,主要的操作包括访问每个节点一次以及处理与其相连的所有边。因此,整个过程的时间复杂度为 O(n),其中 n 是树中节点的数量。 --- ### 快速查找树的相关讨论 如果将树的重心概念应用于快速查找树的设计中,可以进一步提升查询效率。例如,在构建平衡二叉查找树的过程中,可以选择树的重心作为分割点,从而尽可能保持左右子树的高度差较小。这种方法类似于 AVL 树或红黑树的思想[^2]。 --- ### 树的直径与重心的关系 树的直径和树的重心之间存在一定的联系。在某些特定条件下,树的直径会经过树的重心。这种特性可以在一些实际问题中加以利用,比如在网络路由设计中优化路径选择[^3]。 ---
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