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。

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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;	
}
### 树的重心定义 树的重心是指在一棵树中找到的一个特殊节点,该节点满足其所有的子树大小都不超过整棵树总节点数的一半。换句话说,当移除这个节点后,剩下的所有连通分量中的最大节点数量是最小化的。 在实际计算过程中,通常会利用深度优先搜索 (DFS) 来遍历整个树并记录每个节点的子树大小和权重。具体来说,对于每一个节点 \( \text{now} \),它的权重被定义为其最大的子树大小或者剩余部分(即整棵树减去当前子树的部分)。最终选取具有最小权重的那个节点作为树的重心[^3]。 ### 实现方法 以下是基于上述描述的一种实现方式: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 7; int head[MAXN], tot, n, Min, ans; struct Edge { int to, next; }E[MAXN << 1]; void add_edge(int u, int v){ E[++tot].to = v; E[tot].next = head[u]; head[u] = tot; } int size[MAXN], weight[MAXN]; void DFS(int now, int fa){ size[now] = 1; weight[now] = 0; for(int i = head[now]; i; i = E[i].next){ int to = E[i].to; if(to != fa){ DFS(to, now); size[now] += size[to]; weight[now] = max(weight[now], size[to]); } } weight[now] = max(weight[now], n - size[now]); if(weight[now] < Min){ Min = weight[now]; ans = now; } } ``` 此代码片段展示了如何构建边表以及执行一次完整的DFS过程来寻找树的重心。 ### 应用场景 树的重心广泛应用于各种优化问题之中,比如网络设计、资源分配等领域。例如,在分布式系统里合理安排服务器位置可以减少通信延迟;又或者是物流配送中心选址等问题都可以转化为求解图上某类特定形态下的“最优”点位——而这往往对应于原图所表示拓扑结构内的某个或某些“核心”部位之一即是所谓的“重心”。 另外值得注意的是,虽然这里讨论的重点放在无向简单连通图形式化表达出来的静态情形下关于单棵独立存在的自由树上的情况,但在更复杂动态环境当中也可能存在类似的扩展版本概念用于解决相应挑战性的新课题之上。
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