LOJ2330「清华集训 2017」榕树之心

本文介绍了一道关于榕树模型的算法题,通过构建有根树模型,探讨了树心位置的可能性及其计算方法。文章详细解释了如何通过DFS遍历算法来确定哪些节点可能成为树心的最终位置。

原题链接:https://loj.ac/problem/2330

榕树之心

题目描述

深秋。冷风吹散了最后一丝夏日的暑气,也吹落了榕树脚下灌木丛的叶子。相识数年的 Evan E v a n Lyra L y r a 再次回到了小时候见面的茂盛榕树之下。小溪依旧,石桥依旧,榕树虽是历经荣枯更迭,依旧亭亭如盖,只是 Evan E v a n Lyra L y r a 再也不是七八年前不经世事的少年了。

……

“已经快是严冬了,榕树的叶子还没落呢……”

“榕树是常绿树,是看不到明显的落叶季节的……”

“唉……想不到已经七年了呢。榕树还是当年的榕树,你却不是当年的你了……”

“其实又有什么是一成不变的呢,榕树常绿,翠绿树冠的宏观永恒,是由无数细小树叶的荣枯更迭组成的。在时间的流逝中一切都在不断变化着呢……”

“但你看这榕树,日日如此,季季如此,年年如此,仿佛亘古不变般,盘根错节,郁郁葱葱。我在想,或许成为一棵树更好吧,任时间从枝叶间流过,我只守这一片绿荫就好。”

“榕树固然长久,但在这无限的时光里,终归是要湮灭于尘土的。与其像榕树一般,植根于一方泥土中感受年复一年的四季更替。倒不如在有限的时间里看过尽可能多的世界吧。再说了,榕树虽生长缓慢,却依旧会在每年春天抽出一根新的枝条去向外探索的呢……”

“真的吗,榕树在她漫长的一生里,就是这样往外一步步探索的吗?”

“毕竟就算树冠看起来一成不变,榕树也会随着时间周期变化,春天到了自然就是生长的时候了,她也应当做出对应的表现吧……”

“相比于对季节更替做出本能的生长,我倒宁愿相信,榕树有一颗活跃的的,探索的心。”

“其实榕树是有心的,榕树刚刚种下的时候,心就在根的地方发芽了。以后每年春天榕树长出新枝条的时候,心就会向着新枝条的方向移动一点,这样就能更靠近外面的世界了。你看这头顶上的枝条,纵横交错,其实心已经在这枝杈间,移动了数十载了呢……”

“哇,也就是说,这密密麻麻的树杈中的某个地方,藏着这棵榕树的心吗?”

“没错,可是要知道它在哪,就得另花一番功夫了……”

“呀,这时候想想,一株树还是不如一个人好……比如你,要是这样贴上去的话,就能听到跳动的声音呢……”

……

一棵榕树可以抽象成一棵 n n 个结点的有根树,其中结点编号为 1n ,而 1 1 号点就是根节点。初始时,树只有1 号点,而心也在 1 1 号点。之后每一步,树都会长出一个新结点,即某个和当前已经存在的某个结点相邻的结点被加入了树中,之后,心会沿着心到新加结点的简单路径移动一步。这棵n 个结点的树有很多种生长的顺序,不同的顺序可能会导致最终心的位置不同。现在, Evan E v a n Lyra L y r a 想知道,哪些结点可能是心在生长过程结束时停留的位置呢?

例如一棵大小为 4 4 的树,连边为 {<1,2>,<1,3>,<1,4>},我们有三种不同的生长顺序可以让心分别停留在 2,3,4 2 , 3 , 4 号节点上:

最终停留在 2 2 号点:

1 生长出 3 3 ,心从 1 移动到 3 3 ,
1 生长出 4 4 ,心从 3 移动回 1 1 ,
1 生长出 2 2 ,心从 1 移动到 2 2 .
最终停留在 3 号点:

1 1 生长出 2,心从 1 1 移动到 2 ,
1 1 生长出 4,心从 2 2 移动回 1 ,
1 1 生长出 3,心从 1 1 移动到 3 .
最终停留在 444 号点:

1 1 生长出 2,心从 1 1 移动到 2 ,
1 1 生长出 3,心从 2 2 移动回 1 ,
1 1 生长出 4,心从 1 1 移动到 4 .
而我们可以证明,不存在任何一种可能的生长顺序使得心停留在 1 1 号点。

输入格式

从标准输入读入数据。

输入第一行一个两个正整数 W,T,分别表示子任务编号(在样例中 W=0 W = 0 )和数据组数,接下来是 T T 组数据的描述,对于每组数据:

第一行一个正整数 n 表示树上结点的个数。

接下来 n1 n − 1 行,每行两个正整数 ai,bi a i , b i ,表示编号 ai,bi a i , b i 的结点间有一条树边,保证 aibi a i ≠ b i ​ 并且输入的 n1 n − 1 条边恰好构成了一棵树。

输出格式

输出到标准输出。

若输入的 W W 不等于 3,对于每组数据输出一行一个长度为 n n 01 字符串,表示编号为 1n 1 ∼ n 的结点是否有可能是心最后所在的位置,若 01 01 字符串对应位是 1 1 则表示可能,为 0 则表示不可能。

若输入的 W W 等于 3,则对每组数据输出一个字符表示 1 1 号点的答案。

样例
样例输入 1

0 3
4
1 2
1 3
1 4
6
1 2
1 3
1 4
4 5
5 6
10
1 2
1 3
3 4
3 5
3 6
4 7
7 8
8 9
9 10

样例输出 1

0111
000101
0000001010

样例 2

见附加文件下的 ex_2.in 与 ex_2.ans。

数据范围与提示

Subtask 1[10pts]

T50;n15

Subtask 2[10pts]

T20;n105 T ≤ 20 ; n ≤ 10 5 ​ 。 除了 1 1 号点之外,每个点度数(包括父亲)不超过2

Subtask 3[10pts]

T200;n100 T ≤ 200 ; n ≤ 100 。 只输出一个字符表示 1 1 号点答案,即保证1号点答案正确即可。

Subtask 4[35pts]

T20;n103 T ≤ 20 ; n ≤ 10 3 ​​ 。

Subtask 5[35pts]

T20;n105 T ≤ 20 ; n ≤ 10 5 ​ 。

题解

先考虑根节点能否被满足:

我们发现,对于以 v v 为根节点的子树,假设“心”就在v处,“心”的移动是可以用 v v 不同儿子的交错生长抵消的,最难消除的就是最大的儿子mx1[v],我们可以先让 mx1[v] m x 1 [ v ] 内部自行抵消,设每个节点的子树最大程度抵消后剩余的生长数为 rem r e m ,那么当 rem[mx1[v]]siz[v]1siz[mx1[v]] r e m [ m x 1 [ v ] ] ≤ s i z [ v ] − 1 − s i z [ m x 1 [ v ] ] 时,我们就可以把 mx1[v] m x 1 [ v ] 的影响全部消除,除了 siz[v]1 s i z [ v ] − 1 为奇数时会剩下一个节点的生长抵消不了,不然都能抵消。否则, rem[v]=rem[mx1[v]](siz[v]1siz[mx1[v]]) r e m [ v ] = r e m [ m x 1 [ v ] ] − ( s i z [ v ] − 1 − s i z [ m x 1 [ v ] ] )

凭借上述方式,我们就可以 O(n)dfs O ( n ) d f s 一遍处理出整个 rem r e m 数组,只需要查询 rem[1] r e m [ 1 ] 是否为 0 0 就可以得出根节点的答案。

那么对于其他的点,我们也可以用类似的方式解决,只需将1v的路径缩成一个点看做新的根节点即可:

1.png

然后类比一下根节点的做法搞一搞就好了。

代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int M=1e5+5;
int T,W,n,id,siz[M],mx1[M],rem[M],mx2[M],dep[M],head[M],then[M<<1],ed[M<<1];
bool ans[M];
void add(int x,int y){then[++id]=head[x],head[x]=id,ed[id]=y;} 
void in()
{
    id=0;memset(head,0,sizeof(head));
    for(int i=1;i<=n;++i)siz[i]=mx1[i]=mx2[i]=rem[i]=dep[i]=ans[i]=0;
    int a,b;scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<n;++i)scanf("%d%d",&a,&b),add(a,b),add(b,a);
}
void dfs1(int v,int f,int d)
{
    siz[v]=1;dep[v]=d;int to,oth;
    for(int i=head[v];i;i=then[i])
    {
        to=ed[i];if(to==f)continue;
        dfs1(to,v,d+1);siz[v]+=siz[to];
        if(siz[to]>=siz[mx1[v]])mx2[v]=mx1[v],mx1[v]=to;
        else if(siz[to]>siz[mx2[v]])mx2[v]=to;
    }
    oth=siz[v]-1-siz[mx1[v]];
    if(oth>=rem[mx1[v]])rem[v]=(siz[v]-1)%2;
    else rem[v]=rem[mx1[v]]-oth+1;
}
void dfs2(int v,int f,int maxn)
{
    int tot=n-dep[v],bs=(siz[maxn]>siz[mx1[v]]?maxn:mx1[v]),oth=tot-1-siz[bs],to;
    if(oth>=rem[bs])ans[v]=tot%2;else ans[v]=0;
    for(int i=head[v];i;i=then[i])
    {
        to=ed[i];if(to==f)continue;
        if(mx1[v]==to)dfs2(to,v,(siz[mx2[v]]>siz[maxn]?mx2[v]:maxn));
        else dfs2(to,v,bs);
    }
}
void ac()
{
    dfs1(1,0,0);dfs2(1,0,0);
    printf("%d",rem[1]?0:1);
    if(W!=3)for(int i=2;i<=n;++i)printf("%d",ans[i]);
    putchar(10);
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&W,&T);
    while(T--)in(),ac();
}
<think>我们正在查询与LOJ6279相关的编程题目或解决方案。LOJ(LibreOJ)是一个在线的评测系统,主要收录算法竞赛题目。根据题号6279,我们需要确定该题目的具体内容。由于我无法直接访问网络,我将基于已知信息进行推理。在算法竞赛中,LOJ的题目编号通常与特定的题目对应。题号6279可能对应一个特定的问题。根据常见的题目类型,我们可以推测它可能涉及数据结构或算法。然而,为了准确回答,我们可以尝试回忆或推断常见的LOJ题目。例如,LOJ6000系列题目多为数据结构题,如线段树、树状数组等。实际上,通过搜索记忆,我回想起LOJ6279是“数列分块入门3”(BlockArray3)题目。这是“分块”系列题目中的一题。题目描述:给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值x的前驱(即最大的小于x的数)。因此,用户需要的是关于LOJ6279题目的描述和解决方案。解决方案:由于题目要求分块处理,我们将数列分成若干块,每块大小为sqrt(n)。对于每个块,我们维护一个有序的数组(用于二分查找)以及一个加法标记(记录整个块被加了多少)。操作:1.区间加法:对于整块,直接更新加法标记;对于不完整的块,暴力更新元素值,然后重新排序该块(或者重新构建有序数组)。2.查询区间内小于x的前驱:遍历区间内的所有块。对于整块,在块的有序数组中二分查找小于(x-加法标记)的最大值;对于不完整的块,暴力遍历每个元素,判断是否小于x(注意加上加法标记)并更新最大值。代码实现(C++)示例:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>#include<climits>usingnamespacestd;constintMAXN=100010;constintBLOCK_SIZE=320;//约sqrt(MAXN)intn;vector<int>a;vector<int>block_add;//每块的加法标记vector<vector<int>>sorted_blocks;//每块的有序数组voidinit(){intblock_num=(n+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE;block_add.assign(block_num,0);sorted_blocks.resize(block_num);for(inti=0;i<n;i++){sorted_blocks[i/BLOCK_SIZE].push_back(a[i]);}for(inti=0;i<block_num;i++){sort(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end());}}voidupdate_block(intblock_id){sorted_blocks[block_id].clear();intstart=block_id*BLOCK_SIZE;intend=min((block_id+1)*BLOCK_SIZE,n);for(inti=start;i<end;i++){sorted_blocks[block_id].push_back(a[i]);}sort(sorted_blocks[block_id].begin(),sorted_blocks[block_id].end());}voidadd(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){block_add[i]+=c;}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_r);}}intquery(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;intans=-1;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){//在块i的有序数组中二分查找小于c-block_add[i]的最大值inttarget=c-block_add[i];autoit=lower_bound(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end(),target);if(it!=sorted_blocks[i].begin()){it--;intval=*it+block_add[i];if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_r];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}returnans;}intmain(){cin>>n;a.resize(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];}init();for(inti=0;i<n;i++){intop,l,r,c;cin>>op>>l>>r>>c;l--;r--;//如果题目输入是1-indexed,则转换为0-indexedif(op==0){add(l,r,c);}else{cout<<query(l,r,c)<<endl;}}return0;}```注意:上述代码是示例代码,可能需要根据题目具体输入要求进行调整。§§相关问题§§1.LOJ6279题目的具体描述是什么?2.分块算法的时间复杂度是多少?3.除了分块,还有哪些方法可以解决LOJ6279?4.如何优化分块算法的常数?5.分块算法适用于哪些场景?</think>### LOJ 6279 题目分析与解决方案 **题目描述**:LOJ 6279 是 LibreOJ 上的 **"数列分块入门 3"**,属于分块算法的经典练习题。核要求如下: - **操作 1**:区间 $[l, r]$ 内每个数加上值 $c$ - **操作 2**:查询区间 $[l, r]$ 内小于 $c$ 的**最大元素值**(即前驱),不存在时返回 $-1$ #### 分块算法设计 分块的核思想是将数列划分为 $\sqrt{n}$ 大小的块,平衡暴力操作与批量处理。 ##### 关键数据结构 1. **块内有序数组**: - 每块维护一个排序后的数组,用于二分查找前驱。 - 示例:块 $B_i$ 的排序数组为 $S_i$。 2. **加法懒标记**: - 记录整块被加的总值 $add_i$(不影响块内有序性)。 ##### 操作实现 1. **区间加法($[l, r] + c$)**: - **整块**:直接更新懒标记 $add_i \gets add_i + c$,时间复杂度 $O(1)$。 - **碎块**:暴力修改元素值,并**重构有序数组**(排序),时间复杂度 $O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$。 2. **查询前驱($[l, r]$ 内 $< c$ 的最大值)**: - **整块**:在有序数组 $S_i$ 中二分查找 $c - add_i$ 的前驱,时间复杂度 $O(\log \sqrt{n})$。 - **碎块**:暴力遍历元素,检查 $a_j + add_i < c$ 并更新最大值,时间复杂度 $O(\sqrt{n})$。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100010; int n, block_size; vector<int> a; vector<int> add_tag; // 块的加法标记 vector<vector<int>> blocks; // 每块的有序数组 void init() { block_size = sqrt(n); int block_num = (n + block_size - 1) / block_size; add_tag.assign(block_num, 0); blocks.resize(block_num); for (int i = 0; i < n; i++) blocks[i / block_size].push_back(a[i]); for (int i = 0; i < block_num; i++) sort(blocks[i].begin(), blocks[i].end()); } void rebuild_block(int block_id) { blocks[block_id].clear(); int start = block_id * block_size; int end = min(start + block_size, n); for (int i = start; i < end; i++) blocks[block_id].push_back(a[i]); sort(blocks[block_id].begin(), blocks[block_id].end()); } void range_add(int l, int r, int c) { int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; if (block_l == block_r) { // 同一块内 for (int i = l; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); } else { // 左侧碎块 for (int i = l; i < (block_l + 1) * block_size; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); // 中间整块 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) add_tag[i] += c; // 右侧碎块 for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_r); } } int query_predecessor(int l, int r, int c) { int ans = -1; int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; // 左侧碎块暴力查询 for (int i = l; i < min(r + 1, (block_l + 1) * block_size); i++) { int val = a[i] + add_tag[block_l]; if (val < c && val > ans) ans = val; } // 中间整块二分查找 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) { int target = c - add_tag[i]; auto it = lower_bound(blocks[i].begin(), blocks[i].end(), target); if (it != blocks[i].begin()) { it--; int val = *it + add_tag[i]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } // 右侧碎块暴力查询 if (block_l != block_r) { for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) { int val = a[i] + add_tag[block_r]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } return ans; } int main() { cin >> n; a.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; init(); for (int i = 0; i < n; i++) { int op, l, r, c; cin >> op >> l >> r >> c; l--; r--; // 转为0-indexed if (op == 0) range_add(l, r, c); else cout << query_predecessor(l, r, c) << endl; } return 0; } ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**: - 单次修改/查询:$O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$(碎块排序主导)。 - 总操作 $m$ 次:$O(m \sqrt{n} \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$。 #### 优化技巧 1. **减少排序次数**: - 碎块修改时只重构受影响块的有序数组。 2. **块大小调整**: - 实测调整块大小为 $n^{0.6}$ 可能更快(需测试)。 #### 应用场景 分块算法适用于**强制在线**的区间问题(如 LOJ 的数列分块系列题),在 $O(\sqrt{n})$ 复杂度下平衡修改与查询[^1]。
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