[bzoj2819][树链剖分][博弈]Nim

本文介绍了一个关于Nim游戏策略的问题,利用树状结构进行高效查询和更新。通过对树状结构进行预处理,并使用线段树来快速求解路径上石子堆的Nim游戏策略,实现了一个游戏平台的开发。

Description

著名游戏设计师vfleaking,最近迷上了Nim。普通的Nim游戏为:两个人进行游戏,N堆石子,每回合可以取其中某一堆的任意多个,可以取完,但不可以不取。谁不能取谁输。这个游戏是有必胜策略的。于是vfleaking决定写一个玩Nim游戏的平台来坑玩家。
为了设计漂亮一点的初始局面,vfleaking用以下方式来找灵感:拿出很多石子,把它们聚成一堆一堆的,对每一堆编号1,2,3,4,…n,在堆与堆间连边,没有自环与重边,从任意堆到任意堆都只有唯一一条路径可到达。然后他不停地进行如下操作:

1.随机选两个堆v,u,询问若在v到u间的路径上的石子堆中玩Nim游戏,是否有必胜策略,如果有,vfleaking将会考虑将这些石子堆作为初始局面之一,用来坑玩家。
2.把堆v中的石子数变为k。

由于vfleaking太懒了,他懒得自己动手了。请写个程序帮帮他吧。

Input

第一行一个数n,表示有多少堆石子。 接下来的一行,第i个数表示第i堆里有多少石子。
接下来n-1行,每行两个数v,u,代表v,u间有一条边直接相连。 接下来一个数q,代表操作的个数。 接下来q行,每行开始有一个字符:
如果是Q,那么后面有两个数v,u,询问若在v到u间的路径上的石子堆中玩Nim游戏,是否有必胜策略。
如果是C,那么后面有两个数v,k,代表把堆v中的石子数变为k。

对于100%的数据: 1≤N≤500000, 1≤Q≤500000, 0≤任何时候每堆石子的个数≤32767 其中有30%的数据:
石子堆组成了一条链,这3个点会导致你DFS时爆栈(也许你不用DFS?)。其它的数据DFS目测不会爆。

注意:石子数的范围是0到INT_MAX

Output

对于每个Q,输出一行Yes或No,代表对询问的回答。

Sample Input

【样例输入】

5
1 3 5 2 5
1 5
3 5
2 5
1 4
6
Q 1 2
Q 3 5
C 3 7
Q 1 2
Q 2 4
Q 5 3

Sample Output

Yes
No
Yes
Yes
Yes

题解

心情有点差就刷了个水
给一个学博弈的链接吧方便自己以后学
异或满足结合律就树剖乱搞
有点小小的卡过去的意思。。加了快读之类的小优化被队友D飞。。
哦这题可能会爆栈废话原题面有啊
我不想手写栈怎么办,那就dfs只传一个参啊哈哈哈哈感谢discuss大佬

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
inline int read()
{
    int f=1,x=0;char ch=getchar();
    while(ch<'0' || ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0' && ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return f*x;
}
struct edge
{
    int x,y,next;
}a[1110000];int len,last[510000];
void ins(int x,int y)
{
    len++;
    a[len].x=x;a[len].y=y;
    a[len].next=last[x];last[x]=len;
}
int fa[510000],tot[510000],son[510000],dep[510000];
int n,m;
inline void pre_tree_node(int x)
{
    son[x]=0;tot[x]=1;
    for(int k=last[x];k;k=a[k].next)
    {
        int y=a[k].y;
        if(y!=fa[x])
        {
            fa[y]=x;
            dep[y]=dep[x]+1;
            pre_tree_node(y);
            if(tot[y]>tot[son[x]])son[x]=y;
            tot[x]+=tot[y];
        }
    }
}
int top[510000],ys[510000],z;
int tp;
inline void pre_tree_edge(int x)
{
    int tmp=tp;
    top[x]=tp;ys[x]=++z;
    if(son[x]!=0)pre_tree_edge(son[x]);
    for(int k=last[x];k;k=a[k].next)
        if(a[k].y!=son[x] && a[k].y!=fa[x])
        {
            tp=a[k].y;
            pre_tree_edge(a[k].y);
            tp=tmp;
        }
}
struct node
{
    int lc,rc,l,r,c;
}tr[1110000];int trlen;
inline void bt(int l,int r)
{
    int now=++trlen;
    tr[now].l=l;tr[now].r=r;tr[now].c=0;
    tr[now].lc=tr[now].rc=-1;
    if(l<r)
    {
        int mid=(l+r)/2;
        tr[now].lc=trlen+1;bt(l,mid);
        tr[now].rc=trlen+1;bt(mid+1,r);
    }
}
inline void change(int now,int p,int c)
{
    if(tr[now].l==tr[now].r){tr[now].c=c;return ;}
    int lc=tr[now].lc,rc=tr[now].rc;
    int mid=(tr[now].l+tr[now].r)/2;
    if(p<=mid)change(lc,p,c);
    else change(rc,p,c);
    tr[now].c=tr[lc].c^tr[rc].c;
}
inline int findsum(int now,int l,int r)
{
    if(tr[now].l==l && tr[now].r==r)return tr[now].c;
    int lc=tr[now].lc,rc=tr[now].rc;
    int mid=(tr[now].l+tr[now].r)/2;
    if(r<=mid)return findsum(lc,l,r);
    else if(mid+1<=l)return findsum(rc,l,r);
    else return findsum(lc,l,mid)^findsum(rc,mid+1,r);
}
int sol(int x,int y)
{
    int ans=0,tx=top[x],ty=top[y];
    while(tx!=ty)
    {
        if(dep[tx]>dep[ty])swap(tx,ty),swap(x,y);
        ans^=findsum(1,ys[ty],ys[y]);
        y=fa[ty];ty=top[y];
    }
    if(x==y)return ans^findsum(1,ys[x],ys[x]);
    else
    {
        if(dep[x]>dep[y])swap(x,y);
        return ans^findsum(1,ys[x],ys[y]);
    }
}
int col[510000];
char ss[10];
int main()
{
    n=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)col[i]=read();
    len=0;memset(last,0,sizeof(last));
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        int x=read(),y=read();
        ins(x,y);ins(y,x);
    }
    fa[1]=0;dep[1]=0;pre_tree_node(1);
    z=0;tp=1;pre_tree_edge(1);
    trlen=0;bt(1,z);
    for(int i=1;i<=n;i++)change(1,ys[i],col[i]);
    m=read();
    while(m--)
    {
        scanf("%s",ss+1);
        int u=read(),v=read();
        if(ss[1]=='Q')
        {
            if(sol(u,v)==0)printf("No\n");
            else printf("Yes\n");
        }
        else change(1,ys[u],v);
    }
    return 0;
}
### 树链剖分的适用场景与使用方法 树链剖分是一种高效的数据结构,用于处理树上的路径查询和修改问题。它通过将树分解为若干条不相交的链来优化复杂度,使得许多原本需要 \(O(n)\) 时间的操作可以在 \(O(\log n)\) 时间内完成[^1]。 #### 1. 树链剖分的核心思想 树链剖分的核心在于将树分割成若干条链,这些链可以拼接成树上的任意路径。常见的树链剖分方法包括重链剖分和长链剖分。其中,重链剖分是最常用的一种方法,其基本原理是:对于每个节点,选择其所有子节点中包含节点数最多的子节点作为重儿子,连接重儿子的边称为重边,由重边构成的链称为重链[^2]。 #### 2. 树链剖分的适用场景 树链剖分适用于以下场景: - **路径查询**:例如,求解树上两点之间的最大值、最小值或和等问题。 - **路径修改**:例如,对树上某条路径上的所有节点进行加法或乘法操作。 - **子树查询**:例如,求解某个节点的子树中的最大值、最小值或和等问题。 - **动态维护**:当树的结构或节点属性发生变化时,树链剖分结合线段树等数据结构可以高效地维护这些变化。 #### 3. 树链剖分的应用方法 以下是树链剖分的基本应用步骤: ```python # 树链剖分的实现示例(Python) from collections import defaultdict, deque class TreeChainDecomposition: def __init__(self, n): self.n = n self.adj = defaultdict(list) self.parent = [0] * (n + 1) self.depth = [0] * (n + 1) self.size = [0] * (n + 1) self.heavy = [0] * (n + 1) self.top = [0] * (n + 1) self.pos = [0] * (n + 1) self.rpos = [0] * (n + 1) self.cnt = 0 def add_edge(self, u, v): self.adj[u].append(v) self.adj[v].append(u) def dfs1(self, u, p): self.parent[u] = p self.size[u] = 1 max_subtree = -1 for v in self.adj[u]: if v != p: self.depth[v] = self.depth[u] + 1 self.dfs1(v, u) self.size[u] += self.size[v] if self.size[v] > max_subtree: max_subtree = self.size[v] self.heavy[u] = v def dfs2(self, u, t): self.top[u] = t self.pos[u] = self.cnt self.rpos[self.cnt] = u self.cnt += 1 if self.heavy[u] != 0: self.dfs2(self.heavy[u], t) for v in self.adj[u]: if v != self.parent[u] and v != self.heavy[u]: self.dfs2(v, v) # 示例:初始化并构建树 n = 5 tree = TreeChainDecomposition(n) edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)] for u, v in edges: tree.add_edge(u, v) tree.dfs1(1, 0) tree.dfs2(1, 1) ``` 上述代码实现了树链剖分的基本框架,包括深度优先搜索(DFS)和重链划分。 #### 4. 实际应用案例 以 bzoj3252 为例,题目要求在树状结构中求解路径的最大价值和。这种问题可以通过树链剖分结合线段树或树状数组来解决。具体步骤如下: - 使用树链剖分将树划分为若干条链。 - 对每条链建立线段树或其他支持快速区间查询和修改的数据结构。 - 在查询或修改时,将路径拆分为若干条链,并分别在线段树上进行操作[^3]。 #### 5. 注意事项 - 树链剖分的时间复杂度通常为 \(O(n \log n)\),适合处理大规模数据。 - 在实际应用中,需要根据问题的具体需求选择合适的剖分方式(如重链剖分或长链剖分)。 - 结合其他数据结构(如线段树、树状数组)可以进一步提升效率。 ---
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