kuangbin专题八 UVA10462 Is There A Second Way Left?(不错的好题,次小生成树)

本文详细介绍了在存在重边的情况下解决次小生成树问题的方法。通过Kruskal算法实现,并对比了Prim算法在此类问题上的局限性。文章提供了一个具体的实现案例,包括关键的数据结构定义、算法步骤和代码实现。

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题意:
给你N个点,M条边,其中有重边,A,B,C表示A到B的价格为C,连接所有的点,求出最小的价格,如果无法连接所有的点的话就输出No way。如果没有次小生成树的话就输出No second way。如果有的话就输出次小生成树的值。
题解:
次小生成树,做完这道题之后我发现我以前做的都是没有重边的次小生成树,所以一开始我就用prim做这道题,发现难的要死,后来才知道次小生成树的题如果有重边是不能删除的,要保留下来,所以这道题用Kruskal比较好。通过这道题也让我知道了我以前的Kruskal的次小生成树的模板不太行,要重新回去弄一下。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
const int MAXN=205;
struct node
{
    int u,v,w;
    bool del,used;
}map[MAXN];
int fa[105];
int n,m,cnt;
bool flag;
bool cmp(node c,node d)
{
    return c.w<d.w;
}
void init()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    fa[i]=i;
}
int find(int p)
{
    return p==fa[p]? p:find(fa[p]);
}
int Kruskal()
{
    int sum=0,num=0;
    init();
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        if(map[i].del)
        continue;
        int P=find(map[i].u);
        int Q=find(map[i].v);
        if(P!=Q)
        {
            sum+=map[i].w;
            fa[P]=Q;
            if(!flag) map[i].used=true;
            num++;
        }
        if(num>=n-1)
        break;
    }
    if(num>=n-1)
    return sum;
    else
    return INF;
}
int main()
{
    int t,k=1;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d%d%d",&map[i].u,&map[i].v,&map[i].w);
            map[i].del=map[i].used=false;
        }
        sort(map,map+m,cmp);
        flag=false;
        int mst=Kruskal();
//      printf("%d\n",mst);
        flag=true;
        int minn=INF;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            if(map[i].used)
            {
                map[i].del=true;//标记要删除的原最小生成树的边。 
                minn=min(minn,Kruskal());
                map[i].del=false;
            }
        }
        printf("Case #%d : ",k++);
        if(mst==INF)
        printf("No way\n");
        else if(minn==INF)
        printf("No second way\n");
        else
        printf("%d\n",minn);
    }
} 
<think>好的,我需要帮助用户了Kuangbin的划分树相关资料或教程。首先,我要明确划分树的基本概念,确保自己理正确。划分树是一种基于线段树的数据结构,主要用于决区间第K小查询问。它的核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间,从而快速定位目标值。 接下来,我需要查阅用户提供的引用内容,看看是否有相关引用可以支持回答。引用[1]提到树链剖分,虽然不直接相关,但可能涉及树结构的处理。引用[2]和[3]讨论了树状数组和线段树在树结构中的应用,这可能与划分树的空间复杂度或实现细节有关。引用[4]关于Tarjan算法,可能与划分树的应用场景不同,暂时不考虑。 然后,我需要组织回答结构。用户希望了Kuangbin的划分树实现,可能包括算法原理、实现步骤、代码示例以及复杂度分析。根据系统级指令,要使用正确的中文和LaTeX格式,例如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 考虑到用户可能需要代码示例,我需要编写Python或伪代码来展示划分树的构建和查询过程。同时,要确保引用相关文献,比如引用[3]提到的线段树家族处理子链的能力,可能在划分树的优化中有所体现。 另外,用户要求生成相关问,我需要围绕划分树的应用、优化、复杂度等方面提出问。例如,划分树与其他数据结构(如线段树)的区别,或者如何处理动态数据等。 最后,检查所有LaTeX语法是否正确,如区间划分的数学表达式是否正确使用$符号,代码块是否用三个反引号标注,引用标识是否自然添加在相关段落末尾。确保回答结构清晰,分步骤释划分树的原理和实现,帮助用户逐步理。</think>### Kuangbin划分树详 划分树(Partition Tree)是一种基于线段树的扩展数据结构,主要用于决**静态区间第K小查询**问。其核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间信息,利用二分思想快速定位目标值。 #### 一、算法原理 1. **预处理阶段**: - 将原始数组$[a_1,a_2,...,a_n]$排序得到$sorted\_arr$ - 递归地将当前区间划分为左右子区间: $$left\_part = [sorted\_arr中前mid个元素]$$ $$right\_part = [sorted\_arr中剩余元素]$$ - 记录每个元素在划分过程中进入左子区间的次数(通过`to_left`数组) 2. **查询阶段**: - 根据当前节点的划分信息,判断目标值在左/右子区间 - 通过`to_left`数组快速计算子区间内的元素数量 #### 二、代码实现(Python示例) ```python class PartitionTree: def __init__(self, arr): self.n = len(arr) self.tree = [] self.to_left = [] sorted_arr = sorted(arr) self.build(0, 0, self.n-1, arr, sorted_arr) def build(self, depth, l, r, arr, sorted_arr): if l == r: if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth].append(arr[l]) return # 划分过程(关键步骤) mid = (l + r) // 2 median = sorted_arr[mid] # 统计进入左子树的元素数量[^3] to_left = 0 left_part, right_part = [], [] for num in arr[l:r+1]: if num < median or (num == median and to_left <= mid - l): left_part.append(num) to_left += 1 else: right_part.append(num) # 合并左右部分 merged = left_part + right_part # 存储当前层数据 if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth][l:r+1] = merged self.to_left[depth][l] = 0 cnt = 0 for i in range(l, r+1): if merged[i-l] < median or (merged[i-l] == median and cnt <= mid - l): cnt += 1 self.to_left[depth][i+1] = cnt # 递归构建子树 self.build(depth+1, l, mid, merged[:mid-l+1], sorted_arr) self.build(depth+1, mid+1, r, merged[mid-l+1:], sorted_arr) ``` #### 三、复杂度分析 - 预处理时间复杂度:$O(n \log n)$ - 查询时间复杂度:$O(\log n)$ - 空间复杂度:$O(n \log n)$(与线段树的空间消耗类似)[^2] #### 四、应用场景 1. 静态区间第K小查询(如OJ目POJ2104) 2. 高维空间最近邻搜索的降维处理 3. 数据压缩中的分块编码
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