[CF375D]Tree and Queries

本文介绍了一种针对树形结构数据的查询优化方法,通过不同的数据结构和算法(如莫队算法、树链剖分等),实现了高效的颜色种类查询。讨论了两种主要的解决方案,并给出了具体的实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

375D:Tree and Queries

题意简述

给出一棵n个结点的树,每个结点有一个颜色ci
询问q次,每次询问以v结点为根的子树中,出现次数k的颜色有多少种。

数据范围

1n,q,ci,k105
1vn

思路

恩…数据范围可以莫队搞一发。
先搞出dfs序,这样每个询问都可以是看做询问一段区间。
莫队开搞,需要记录每种颜色的出现次数,和某个出现次数的颜色有多少种。
前者可以O(1)修改。
后者我们要询问区间和,所以单点修改可以用树状数组维护。
这样我们就得到了一个复杂度为O(nlognn)的优秀做法啦。
TTT…
观察一下可以发现每次我们查询的区间都是它的一个后缀和,每次修改影响的只是一个点。
ok我们可以开一个数组维护后缀和,这样修改也变成了O(1)
时间复杂度O(nn)
UPD:
观察了一下别人的姿势……
此题有O(nlog2n)O(nlogn)的做法。
O(nlog2n):dfs从叶到根处理询问,用map维护上面的两个数组,回溯时启发式合并到根。
O(nlogn):全局维护上面的两个数组。用上述莫队的方法O(1)处理单点的加入和删除。
对于每一棵子树,统计它的时候需要先把它的子树统计完,在把它子树中所有点加入数组,但是这样是O(n2)的。
观察到回溯到最后一棵子树时,它的点不需要重复加入。
进行树链剖分,每次优先进行非重链的递归。
相当于是把这条重链下面的重链合并到了它上面,树链剖分将树剖分成了不吵过logn条重链,每个结点最多删除/加入logn次。
时间复杂度O(nlogn)
后面的做法代码先坑着0.0
UPD2:
第二种做法代码已更新。
NOIP2016D1T2可以用这种方法做。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct edge{
    int s,t,next;
}e[200010];
int head[100010],cnt;
void addedge(int s,int t)
{
    e[cnt].s=s;e[cnt].t=t;e[cnt].next=head[s];head[s]=cnt++;
    e[cnt].s=t;e[cnt].t=s;e[cnt].next=head[t];head[t]=cnt++;
}
int n,q,lim,order,u,v;
int color[100010],seq[100010],dfn[100010],rdfn[100010],num[100010],tot[100010],ans[100010];
struct ask{
    int l,r,k,id;
    bool operator < (const ask &n1) const
    {
        return l/lim==n1.l/lim ? r<n1.r : l/lim<n1.l/lim;
    }
}a[100010];

void dfs(int node,int lastfa)
{
    dfn[node]=++order;
    seq[order]=color[node];
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa)
            dfs(e[i].t,node);
    rdfn[node]=order;
}

void init()
{
    scanf("%d%d",&n,&q);
    lim=int(sqrt(n));
    memset(head,0xff,sizeof(head));
    cnt=0;
    for (int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&color[i]);
    for (int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        addedge(u,v);
    }
    dfs(1,1);
    for (int i=1;i<=q;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        a[i].l=dfn[u],a[i].r=rdfn[u],a[i].k=v,a[i].id=i;
    }
    sort(a+1,a+q+1);
}
void work()
{
    int l=a[1].l,r=a[1].l;
    tot[++num[seq[l]]]++;
    for (int i=1;i<=q;i++)
    {
        while (l<a[i].l)
        {
            tot[num[seq[l]]--]--;
            l++;
        }
        while (l>a[i].l)
        {
            l--;
            tot[++num[seq[l]]]++;
        }
        while (r<a[i].r)
        {
            r++;
            tot[++num[seq[r]]]++;
        }
        while (r>a[i].r)
        {
            tot[num[seq[r]]--]--;
            r--;
        }
        ans[a[i].id]=tot[a[i].k];
    }
    for (int i=1;i<=q;i++)
        printf("%d\n",ans[i]);
}

int main()
{
    init();
    work();
    return 0;
}

第二种做法的代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
struct edge{
    int s,t,next;
}e[400010];
int head[200010],cnt;
void addedge(int s,int t)
{
    e[cnt].s=s;e[cnt].t=t;e[cnt].next=head[s];head[s]=cnt++;
    e[cnt].s=t;e[cnt].t=s;e[cnt].next=head[t];head[t]=cnt++;
}
struct ask{
    int pos,val,id,next;
}a[100010];
int head_m[200010],cnt_m;
void addmodi(int _pos,int _val,int _id)
{
    a[cnt_m].pos=_pos,a[cnt_m].val=_val;a[cnt_m].id=_id;a[cnt_m].next=head_m[_pos];head_m[_pos]=cnt_m++;
}
int n,m,u,v;
int c[200010];
int size[200010],son[200010],tot[100010],num[100010],ans[100010];
void dfs(int node,int lastfa)
{
    size[node]=1;
    son[node]=0;
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa)
        {
            dfs(e[i].t,node);
            size[node]+=size[e[i].t];
            if (size[e[i].t]>size[son[node]])
                son[node]=e[i].t;
        }
}
void decc(int node,int lastfa)
{
    tot[num[c[node]]--]--;
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa)
            decc(e[i].t,node);
}
void addd(int node,int lastfa)
{
    tot[++num[c[node]]]++;
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa)
            addd(e[i].t,node);
}
void dfs2(int node,int lastfa)
{
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa&&e[i].t!=son[node])
        {
            dfs2(e[i].t,node);
            decc(e[i].t,node);
        }
    if (son[node]!=0)
        dfs2(son[node],node);
    for (int i=head[node];i!=-1;i=e[i].next)
        if (e[i].t!=lastfa&&e[i].t!=son[node])
            addd(e[i].t,node);
    tot[++num[c[node]]]++;
    for (int i=head_m[node];i!=-1;i=a[i].next)
        ans[a[i].id]=tot[a[i].val];
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for (int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&c[i]);
    memset(head,0xff,sizeof(head));
    cnt=0;
    for (int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        addedge(u,v);
    }
    dfs(1,1);
    memset(head_m,0xff,sizeof(head_m));
    cnt_m=0;
    for (int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        addmodi(u,v,i);
    }
    dfs2(1,1);
    for (int i=1;i<=m;i++)
        printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户了解CF树的相关信息和使用方法。首先,我应该回忆一下CF树的基本概念。CF树是BIRCH聚类算法中的核心数据结构,用于高效处理大规模数据。用户可能已经知道聚类的基本概念,但需要更深入的技术细节。 接下来,我需要确认CF树的组成部分。每个节点由聚类特征(CF)组成,而CF包含三个部分:数据点的数量(N)、线性和(LS)和平方和(SS)。这些统计量帮助快速计算聚类的基本信息,比如质心和半径。需要解释清楚这些术语,并用数学表达式展示,比如LS和SS的公式。 然后,结构方面,CF树是一个平衡树,每个节点有多个子节点,不超过阈值B;叶子节点则不超过阈值L。分裂过程类似于B树,当插入新数据导致节点超过阈值时,会进行分裂。这里可能需要举例说明分裂的过程,比如如何选择最近的子节点,如何合并或分裂节点。 关于参数,用户可能需要知道如何调整B和L来平衡精度和效率。较小的阈值会导致树更深,可能影响效率;较大的阈值可能降低聚类质量。这部分需要结合实际应用场景的建议,比如处理大规模数据时的调参策略。 使用场景方面,CF树适合流式数据或内存有限的情况,因为它可以增量更新,不需要重新计算全部数据。但也要指出其局限性,比如对高维数据效果可能下降,或者球形簇的假设。这能帮助用户判断是否适合他们的需求。 最后,生成相关问题时,需要覆盖结构、参数调优、优缺点、应用场景以及与其他算法的对比。这些问题能引导用户进一步探索CF树的不同方面。同时,确保引用正确的文献,比如用户提供的引用[1]中的聚类特征定义,以及引用[3]中的聚类综述,以增强回答的可信度。 检查是否有遗漏的部分,比如是否解释了CF的三个分量如何计算质心和半径,是否有示例说明插入过程,是否提到了BIRCH算法的步骤。确保数学公式使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,回答结构要清晰,分点说明,帮助用户逐步理解。</think>### CF树(聚类特征树)详解 CF树(Clustering Feature Tree)是层次聚类算法BIRCH的核心数据结构,专为处理大规模数据设计。其核心思想是通过紧凑的聚类特征(CF)逐步构建树形结构,实现高效的数据压缩和聚类分析[^1]。 #### 1. 聚类特征(CF)定义 每个CF包含三个关键统计量: $$ CF = (n, LS, SS) $$ - $n$:子簇中数据点数量 - $LS = \sum_{i=1}^n x_i$(线性和) - $SS = \sum_{i=1}^n x_i^2$(平方和) 通过这些统计量可快速计算: - 质心:$\frac{LS}{n}$ - 簇半径:$\sqrt{\frac{SS}{n} - (\frac{LS}{n})^2}$ #### 2. CF树结构特性 - **平衡树结构**:类似B+树,包含根节点、内部节点和叶节点 - **节点容量限制**: - 内部节点最大分支数:$B$(分支因子) - 叶节点最大CF数:$L$(叶容量) - 簇直径阈值:$T$(控制簇紧密程度) #### 3. 构建过程示例 当插入新数据点$x$时: 1. 从根节点向下寻找最接近的CF路径 2. 到达叶节点后: - 若合并后簇直径$\leq T$:吸收到现有CF - 否则:创建新CF条目 3. 若节点溢出则分裂,分裂策略类似B树 ```python # 伪代码示例 class CFNode: def insert(self, point): if self.is_leaf: candidate = find_closest_cf(point) if merged_diameter(candidate, point) <= T: candidate.update(point) else: create_new_cf(point) if len(CFs) > L: self.split() else: route_to_child(point) ``` #### 4. 关键参数调优 | 参数 | 影响 | 建议值 | |------|------|-------| | $B$ | 树宽度 | 50-200 | | $L$ | 叶节点容量 | 20-100 | | $T$ | 簇紧密度 | 根据数据分布调整 | #### 5. 应用场景 - **流式数据处理**:支持增量更新[^1] - **内存受限环境**:典型内存消耗仅为原始数据的1/10 - **数据预处理**:可生成初步聚类作为其他算法的输入 #### 6. 优缺点分析 ✓ 优点: - 时间复杂度$O(n)$ - 可处理任意形状数据 - 自动处理噪声点 ✗ 局限性: - 对高维数据效果下降 - 依赖数据输入顺序 - 需要合理设置阈值参数
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值