BZOJ 1036 [ZJOI2008]树的统计Count

本文详细介绍了树剖分算法的应用,通过实现一个具体的例子来解释如何处理树结构上的查询及更新操作,包括最大值查询、路径和查询以及节点权值更新。

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

Description

  一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w。我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成
一些操作: I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t II. QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值 I
II. QSUM u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的权值和 注意:从点u到点v的路径上的节点包括u和v本身

Input

  输入的第一行为一个整数n,表示节点的个数。接下来n – 1行,每行2个整数a和b,表示节点a和节点b之间有
一条边相连。接下来n行,每行一个整数,第i行的整数wi表示节点i的权值。接下来1行,为一个整数q,表示操作
的总数。接下来q行,每行一个操作,以“CHANGE u t”或者“QMAX u v”或者“QSUM u v”的形式给出。 
对于100%的数据,保证1<=n<=30000,0<=q<=200000;中途操作中保证每个节点的权值w在-30000到30000之间。

Output

  对于每个“QMAX”或者“QSUM”的操作,每行输出一个整数表示要求输出的结果。

Sample Input

4
1 2
2 3
4 1
4 2 1 3
12
QMAX 3 4
QMAX 3 3
QMAX 3 2
QMAX 2 3
QSUM 3 4
QSUM 2 1
CHANGE 1 5
QMAX 3 4
CHANGE 3 6
QMAX 3 4
QMAX 2 4
QSUM 3 4

Sample Output

4
1
2
2
10
6
5
6
5
16

HINT

似乎是树剖裸题,划一波水,嘿嘿嘿!
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N=30005;
const int inf=1e9+7;
int n,cnt,dcnt,m,hd[N],w[N],mp[N];
struct edge
{
	int to,nxt;
}v[2*N];
struct node
{
	int sz,fa,son,w,dep,tp;
}tr[N];
struct segtree
{
	int l,r,sum,mx;
}st[4*N];
void addedge(int x,int y)
{
	v[++cnt].to=y;
	v[cnt].nxt=hd[x];
	hd[x]=cnt;
}
void dfs1(int u)
{
	tr[u].sz=1;
	for(int i=hd[u];i;i=v[i].nxt)
		if(v[i].to!=tr[u].fa)
		{
			tr[v[i].to].dep=tr[u].dep+1;
			tr[v[i].to].fa=u;
			dfs1(v[i].to);
			tr[u].sz+=tr[v[i].to].sz;
			if(tr[v[i].to].sz>tr[tr[u].son].sz)
				tr[u].son=v[i].to;
		}
}
void dfs2(int u,int top)
{
	tr[u].tp=top;
	tr[u].w=++dcnt;
	mp[dcnt]=u;
	if(tr[u].son)
	{
		dfs2(tr[u].son,top);
		for(int i=hd[u];i;i=v[i].nxt)
			if(v[i].to!=tr[u].fa&&v[i].to!=tr[u].son)
				dfs2(v[i].to,v[i].to);
	}
}
void pushup(int num)
{
	st[num].sum=st[2*num].sum+st[2*num+1].sum;
	st[num].mx=max(st[2*num].mx,st[2*num+1].mx);
}
void build(int num,int l,int r)
{
	st[num].l=l,st[num].r=r;
	if(l==r)
	{
		st[num].sum=st[num].mx=w[mp[l]];
		return ;
	}
	int mid=(l+r)/2;
	build(2*num,l,mid),build(2*num+1,mid+1,r);
	pushup(num);
}
void change(int num,int x,int y)//将x结点的值修改为y 
{
	if(st[num].l>x||st[num].r<x)
		return ;
	if(st[num].l==st[num].r)
	{
		st[num].mx=st[num].sum=y;
		return ;
	}
	change(2*num,x,y),change(2*num+1,x,y);
	pushup(num);
}
int query1(int num,int x,int y)//求区间最大值 
{
	if(st[num].l>y||st[num].r<x)
		return -inf;
	if(st[num].l>=x&&st[num].r<=y)
		return st[num].mx;
	return max(query1(2*num,x,y),query1(2*num+1,x,y));
}
int query2(int num,int x,int y)//求区间和 
{
	if(st[num].l>y||st[num].r<x)
		return 0;
	if(st[num].l>=x&&st[num].r<=y)
		return st[num].sum;
	return query2(2*num,x,y)+query2(2*num+1,x,y);
}
int ask1(int x,int y)
{
	int res=-inf;
	while(tr[x].tp!=tr[y].tp)
	{
		if(tr[tr[x].tp].dep>tr[tr[y].tp].dep)
		{
			res=max(res,query1(1,tr[tr[x].tp].w,tr[x].w));
			x=tr[tr[x].tp].fa;
		}
		else
		{
			res=max(res,query1(1,tr[tr[y].tp].w,tr[y].w));
			y=tr[tr[y].tp].fa;
		}
	}
	if(tr[x].dep<tr[y].dep)
		res=max(res,query1(1,tr[x].w,tr[y].w));
	else
		res=max(res,query1(1,tr[y].w,tr[x].w));
	return res;
}
int ask2(int x,int y)
{
	int res=0;
	while(tr[x].tp!=tr[y].tp)
	{
		if(tr[tr[x].tp].dep>tr[tr[y].tp].dep)
		{
			res+=query2(1,tr[tr[x].tp].w,tr[x].w);
			x=tr[tr[x].tp].fa;
		}
		else
		{
			res+=query2(1,tr[tr[y].tp].w,tr[y].w);
			y=tr[tr[y].tp].fa;
		}
	}
	if(tr[x].dep<tr[y].dep)
		res+=query2(1,tr[x].w,tr[y].w);
	else
		res+=query2(1,tr[y].w,tr[x].w);
	return res;
}
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n-1;i++)
	{
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		addedge(x,y),addedge(y,x);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&w[i]);
	dfs1(1);
	dfs2(1,1);
	build(1,1,n);
	scanf("%d",&m);
	char ch[11];
	int x,y;
	while(m--)
	{
		scanf("%s%d%d",ch,&x,&y);
		switch(ch[1])
		{
			case 'H':
				change(1,tr[x].w,y);
				break;
			case 'M':
				printf("%d\n",ask1(x,y));
				break;
			case 'S':
				printf("%d\n",ask2(x,y));
				break;
		}
	}
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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