[codeforces 734E]Anton and Tree

博客探讨了如何解决codeforces 734E问题,即改变一棵最多200000节点的树颜色所需的最少操作次数。通过将相同颜色的连通块合并,得到黑白相间的树,然后计算以树直径中点为根时的高度,得出答案为树直径加1除以2。可以使用DP或两次DFS来找到树的直径。

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【题目大意】

给一棵n(<=200000)个节点的树,每个点为黑色或白色,一次操作可以使一个相同颜色的连通块变成另一种颜色,求使整棵树变成一种颜色的最少操作数

【解题思路】

先将相同颜色的连通块缩点,然后我们就得到了一棵黑白相间的树。

我们可以发现当确定一个点为根时的最少操作数为树的高度减一。

当以树的直径的中点为根时树的高度最小。

因此答案为(树的直径长度+1)/2。

用dp或者两次dfs求出树的直径。

【呆马】

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
using namespace std;
const int N=200001;
struct st{int to,next;} e[2][N<<1];
int n,num,i,j,x,y,p,ans,mxd,b[N],c[N],f[2][N],cnt[2];
void add(int x,int y,int t){e[t][++cnt[t]].to=y,e[t][cnt[t]].next=f[t][x],f[t][x]=cnt[t];}
void dfs(int x,int fa,int t,int flag,int d)
{
	for (int i=f[t][x];i;i=e[t][i].next)
		if (e[t][i].to!=fa)
		{
			int y=e[t][i].to;
			b[y]=c[y]==c[x]?b[x]:++num;
			dfs(y,x,t,flag,d+1);
		}
	if (flag==1 && d>mxd) mxd=d,p=x;
	if (flag==2) ans=max(ans,d);
}

int main()
{
		scanf("%d\n",&n);
		for (i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&c[i]);
		for (scanf("\n"),i=1;i<n;i++) scanf("%d%d\n",&x,&y),add(x,y,0),add(y,x,0);
		b[1]=num=1;
		dfs(1,0,0,0,0);
		for (i=1;i<=n;i++)
			for (j=f[0][i];j;j=e[0][j].next)
				if (b[i]!=b[e[0][j].to]) add(b[i],b[e[0][j].to],1);
		dfs(1,0,1,1,0);
		dfs(p,0,1,2,0);
		printf("%d",(ans+1)>>1);
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
06-02
<think>好的,用户现在在问Codeforces problem734E的解决方案解释。我需要先回忆一下这道题的具体内容。题目编号734E对应的是Codeforces上的一个题目,通常这类题目会有具体的名称和问题描述。不过根据用户提供的引用内容,之前的引用似乎提到了其他问题,比如742B,涉及位运算和异操作。但用户现在明确询问的是734E,所以需要转向这个题号的内容。首先,我需要确认734E的题目内容。Codeforces的题目734E的标题通常是“Antonand Tree”,这题涉及的结构和图论中的连通性处理。题目大意是给定一棵每个节点黑色白色,每次操作可以翻转一个颜色相同的连通区域的颜色,问最少需要多少次操作让整棵变成同一种颜色。 接下来,我需要分析这个问题。解决这类问题通常需要找到中的最长路径,也就是直径。因为每次操作可以翻转整个同色连通区域,所以关键在于如何将相邻的相同颜色节点合并,形成更大的连通块。然后,将问题转化为处理合并后的的直径,所需的最小操作次数通常是直径长度的一半,向上取整。用户可能需要具体的解决步骤,比如如何通过两次BFSDFS找到的直径,者如何预处理颜色相同的连通块。此外,可能还需要解释为什么直径决定了最小操作次数,以及具体的实现方法,比如构建缩后的,然后计算其直径。在回答时,需要结构清晰,分步骤解释。可能还需要提供代码示例,比如用PythonC++实现的解法。同时,根据用户之前的引用,他们可能对位运算其他算法感兴趣,但734E主要涉及和图论,需要调整回答内容。 用户可能还会关心时间复杂度的分析,者如何优化算法。例如,两次BFS的时间复杂度是线性的,适合处理大范围的结构。此外,需要验证思路的正确性,确保每一步的逻辑正确,比如合并同色节点后的结构是否确实将问题转化为求直径的问题。 最后,生成相关问题,比如如何找到的直径,如何处理连通块,者类似的问题推荐,帮助用户进一步巩固相关知识。</think>### Codeforces 734E Anton and Tree 问题解析 **题目概述** 给定一棵$n$个节点每个节点黑色白色。每次操作可以选择一个颜色相同的连通区域,翻转其颜色(黑→白,白→黑)。求使整棵变为单一颜色的最小操作次数[^4]。 --- ### 关键思路 1. **连通块合并** 将相邻同色节点视为一个超级节点(缩),形成新的结构。此时新中相邻节点颜色必然不同。 **示例**:原为`黑-黑-白-白-黑`,合并后变为`黑-白-黑`。 2. **直径与操作次数** 新的直径决定了最小操作次数。设直径为$d$,则答案为$\lfloor \frac{d+1}{2} \rfloor$。 **原理**:每次操作可消除直径端的一层颜色差异,最终在$\lfloor d/2 \rfloor$步内完成[^1]。 --- ### 算法步骤 1. **构建缩后的** - 使用DFS/BFS遍历原,合并同色连通块。 - 记录合并后的边(仅连接不同颜色块)。 2. **求的直径** - **两次BFS法**: - 第一次BFS找到最远节点$u$ - 第二次BFS从$u$出发找到最远节点$v$,路径$u→v$即为直径。 --- ### 代码实现(Python) ```python import sys from collections import deque def main(): sys.setrecursionlimit(1 << 25) n = int(sys.stdin.readline()) color = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) adj = [[] for _ in range(n)] for _ in range(n-1): u, v = map(int, sys.stdin.readline().split()) adj[u-1].append(v-1) adj[v-1].append(u-1) # 构建缩后的边 new_edges = [[] for _ in range(n)] visited = [False] * n def dfs(u, parent): visited[u] = True for v in adj[u]: if v == parent: continue if color[u] == color[v]: dfs(v, u) else: new_edges[u].append(v) dfs(0, -1) # BFS找最远节点 def bfs(start): q = deque() dist = [-1] * n dist[start] = 0 q.append(start) max_dist = 0 far_node = start while q: u = q.popleft() for v in new_edges[u]: if dist[v] == -1: dist[v] = dist[u] + 1 if dist[v] > max_dist: max_dist = dist[v] far_node = v q.append(v) return far_node, max_dist u, _ = bfs(0) v, d = bfs(u) print((d + 1) // 2) if __name__ == "__main__": main() ``` --- ### 复杂度分析 - **时间**:$O(n)$,两次BFS和DFS均为线性时间。 - **空间**:$O(n)$,存储邻接表和距离数组。 ---
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