4530: [Bjoi2014]大融合

本文介绍了一种使用LCT(Link-Cut Tree)进行树链剖分的方法,通过动态加边操作来高效地计算经过特定边的路径数量。文章提供了详细的实现代码,并解释了关键的数据结构和算法步骤。

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题目链接

题目大意:一棵树,动态加边,询问经过一条边的路径条数

题解:LCT 维护子树信息

我的收获:2333

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define ls c[x][0]
#define rs c[x][1]

const int N=1e5+10;

int n,q;
int c[N][2],fa[N],size[N],sum[N],stk[N];
bool rev[N];

bool f(int x){return c[fa[x]][1]==x;}
bool isr(int x){return c[fa[x]][0]!=x&&c[fa[x]][1]!=x;}
void update(int x){sum[x]=sum[ls]+sum[rs]+size[x]+1;}
void reverse(int x){if(!x) return ;swap(ls,rs);rev[x]^=1;}
void pushdown(int x){if(!rev[x]) return ;reverse(ls);reverse(rs);rev[x]=0;}

void rotate(int x){
    int y = fa[x], z = fa[y], k =f(x);
    if(!isr(y)) c[z][f(y)] = x; fa[x] = z;
    c[y][k] = c[x][!k]; fa[c[y][k]] = y;
    c[x][!k] = y; fa[y] = x; update(y);
}

void maintain(int x)
{
    int top=0;stk[++top]=x;
    for(;!isr(x);x=fa[x]) stk[++top]=fa[x];
    while(top) pushdown(stk[top--]);
}

void splay(int x)
{
    maintain(x);
    for(;!isr(x);rotate(x))
        if(!isr(fa[x])) rotate(f(x)==f(fa[x])?fa[x]:x);
    update(x);
}

void access(int x){for(int y=0;x;y=x,x=fa[x]) splay(x),size[x]+=sum[c[x][1]]-sum[y],c[x][1]=y,update(x);}
void mkrt(int x){access(x);splay(x);reverse(x);}
void link(int x,int y){mkrt(x);mkrt(y);fa[x]=y;size[y]+=sum[x];update(y);}
void cut(int x,int y){mkrt(x);access(y);splay(y);}

void work()
{
    char opt[5];int x,y;
    while(q--){
        scanf("%s%d%d",opt,&x,&y);
        if(opt[0]=='A') link(x,y);
        else cut(x,y),printf("%lld\n",1ll*sum[x]*(sum[y]-sum[x]));
    }
}

void init()
{
    scanf("%d%d",&n,&q);
}

int main()
{
    init();
    work();
    return 0;
}
### BJOI2013 压力 题目解析 #### 问题描述 题目要求计算每个网络设备必须通过的数据包数量。给定一个无向图,其中存在 $ N $ 个节点和 $ M $ 条边,以及 $ Q $ 组询问,每组询问表示从某个源点到目标点之间的路径。需要统计哪些节点是这些路径中的必经之点。 此问题可以通过构建 **圆方树** 并利用其特性来解决[^1]。 --- #### 圆方树简介 圆方树是一种基于无向图的特殊结构,能够高效处理与割点和桥有关的问题。它由两类节点组成: - **圆形节点**:代表原图中的实际顶点。 - **方形节点**:对应于原图的一个双连通分量 (BCC),即一组不存在割点的顶点集合。 在该题中,我们需要关注的是如何标记并统计经过特定割点的路径数目[^4]。 --- #### 实现细节 以下是具体实现方法: 1. **构建圆方树** 使用 Tarjan 算法找到所有的割点及其对应的双连通分量,并以此为基础构造圆方树。对于每一个新发现的双连通分量,创建一个新的方形节点并与所属的割点相连。 2. **路径差分** 对于每次查询 $(u, v)$,将其转化为对圆方树上的一次简单路径操作。通过对路径上的所有割点执行加一的操作完成统计工作[^2]。 3. **线段树优化** 考虑到可能存在的量修改请求,在最终阶段可以引入线段树或其他区间数据结构进一步加速更新过程。 下面给出一段伪代码展示上述逻辑的核心部分: ```python def tarjan(u, fa): dfn[u] = low[u] = time_stamp stk.append(u) for y in adj[u]: if not dfn[y]: tarjan(y, u) low[u] = min(low[u], low[y]) if low[y] >= dfn[u]: # Found articulation point or bridge build_bcc(u, y) # Build corresponding square node elif y != fa and dfn[y] < dfn[u]: low[u] = min(low[u], dfn[y]) def build_bcc(root, child): global poi r = ++poi while True: w = stk[-1] stk.pop() att(r, w) # Attach the vertex to current biconnected component if w == child: break att(r, root) # Query processing using tree difference technique on constructed round-square tree. for query in queries: path_diff(query.start, query.end) ``` --- #### 时间复杂度分析 整个算法的时间复杂度主要依赖以下几个方面: - 构造圆方树所需时间为 $ O(N + M) $。 - 每次查询涉及一次简单的路径遍历,总时间开销为 $ O(Q \log N) $ 当采用合适的数据结构辅助时。 因此总体效率较高,适合规模输入场景下的应用需求。 ---
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