Tree(计蒜客-39272,重链剖分 + 双重懒惰线段树)

这篇博客讨论了一种处理具有树结构数据的问题,利用重链剖分和线段树维护区间异或值,实现了对树上路径点权值进行设定、按位与和nim博弈的操作。代码实现中涉及了链式前向星存储树边,深度优先搜索进行树的构造,并使用双重懒惰标记处理区间更新。此外,还提供了对区间异或值查询的功能,以解决nim博弈问题。

一、题目链接

Tree

二、题目大意

给一个 n n n 个点且以 1 1 1 号点为根的树,第 i i i 个点的点权为 a [ i ] a[i] a[i] m m m 次操作,操作有 3 3 3 种:

1. 1. 1. 给出 s s s t t t,要求把从 1 1 1 s s s 路径上的点的点权 ∣ = t |= t =t.

2. 2. 2. 给出 s s s t t t,要求把从 1 1 1 s s s 路径上的点的点权 & = t \&= t &=t.

3. 3. 3. 给出 s s s t t t,要求把从 1 1 1 s s s 路径上的点与另外一个点权为 t t t 的新点做 nim 博弈,问先手是否必胜.

1 ≤ n , m , s ≤ 1 0 5 1 \leq n, m, s \leq 10^5 1n,m,s105.

1 ≤ a [ i ] , t ≤ 1 0 9 1 \leq a[i], t \leq 10^9 1a[i],t109.

o p ∈ { 1 , 2 , 3 } op \in \{1,2,3\} op{1,2,3}.

三、分析

显然重链剖分,再用线段树维护区间异或值,用双重懒惰标记处理一下前两种操作.

(以后这么长的代码还是得丢给队友写

四、代码实现

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int M = (int)1e5;
const int N = (int)29;

int n, m;
int cnt, head[M + 5];

struct enode
{
    int v, nx;
} Edge[M * 2 + 5];

int a[M + 5];
int fa[M + 5];
int sz[M + 5];
int dep[M + 5];
int son[M + 5];
int top[M + 5];
int rnk[M + 5];
int dfn[M + 5], dfnCnt;

void init()
{
    cnt = 0;
    for(int i = 1; i <= n; ++i)
    {
        head[i] = -1;
    }
}

void add(int u, int v)
{
    Edge[cnt].v = v;
    Edge[cnt].nx = head[u];
    head[u] = cnt++;
}

void dfs1(int u, int fa)
{
    ::fa[u] = fa, sz[u] = 1, son[u] = -1;
    for(int i = head[u]; ~i; i = Edge[i].nx)
    {
        int v = Edge[i].v;
        if(v == fa) continue;
        dep[v] = dep[u] + 1;
        dfs1(v, u);
        sz[u] += sz[v];
        if(son[u] == -1 || sz[son[u]] < sz[v]) son[u] = v;
    }
}

void dfs2(int u, int tp)
{
    top[u] = tp, dfn[u] = ++dfnCnt, rnk[dfnCnt] = u;
    if(son[u] == -1)    return;
    dfs2(son[u], tp);
    for(int i = head[u]; ~i; i = Edge[i].nx)
    {
        int v = Edge[i].v;
        if(v == fa[u] || v == son[u])   continue;
        dfs2(v, v);
    }
}

struct tnode
{
    bool c[N + 1];
    int l, r, lzOR, lzAND;
} tree[M * 4 + 5];

int msk = (1<<N+1) - 1;

inline int lc(int k)    {return k<<1;}
inline int rc(int k)    {return k<<1|1;}

inline void push_up(int k)
{
    for(int i = 0; i <= N; ++i)
    {
        tree[k].c[i] = (tree[lc(k)].c[i] ^ tree[rc(k)].c[i]);
    }
}

inline void push_down(int k)
{
    if(tree[k].lzOR)
    {
        for(int i = 0; i <= N; ++i)
        {
            if(tree[k].lzOR>>i&1)
            {
                tree[lc(k)].c[i] = ((tree[lc(k)].r - tree[lc(k)].l + 1) & 1);
                tree[rc(k)].c[i] = ((tree[rc(k)].r - tree[rc(k)].l + 1) & 1);
            }
        }
        tree[lc(k)].lzOR |= tree[k].lzOR, tree[rc(k)].lzOR |= tree[k].lzOR;
        tree[lc(k)].lzAND |= tree[k].lzOR, tree[rc(k)].lzAND |= tree[k].lzOR;
        tree[k].lzOR = 0;
    }
    if(tree[k].lzAND != msk)
    {
        for(int i = 0; i <= N; ++i)
        {
            if(!(tree[k].lzAND>>i&1))
            {
                tree[lc(k)].c[i] = tree[rc(k)].c[i] = 0;
            }
        }
        tree[lc(k)].lzAND &= tree[k].lzAND, tree[rc(k)].lzAND &= tree[k].lzAND, tree[k].lzAND = msk;
    }
}

void build(int k, int l, int r)
{
    tree[k].l = l, tree[k].r = r;
    tree[k].lzOR = 0, tree[k].lzAND = msk;
    if(l == r)
    {
        for(int i = 0; i <= N; ++i)
        {
            tree[k].c[i] = (a[rnk[l]]>>i&1);
        }
        return;
    }
    int mid = (l + r) >> 1;
    build(lc(k), l, mid);
    build(rc(k), mid + 1, r);
    push_up(k);
}

void updateOR(int k, int a, int b, int c)
{
    if(tree[k].l >= a && tree[k].r <= b)
    {
        for(int i = 0; i <= N; ++i)
        {
            if(c>>i&1)
            {
                tree[k].c[i] = ((tree[k].r - tree[k].l + 1) & 1);
                tree[k].lzAND |= (1<<i);
            }
        }
        tree[k].lzOR |= c;
        return;
    }
    push_down(k);
    int mid = (tree[k].l + tree[k].r) >> 1;
    if(a <= mid)    updateOR(lc(k), a, b, c);
    if(mid < b)     updateOR(rc(k), a, b, c);
    push_up(k);
}

void OR(int u, int val)
{
    while(top[u] != 1)
    {
        updateOR(1, dfn[top[u]], dfn[u], val);
        u = fa[top[u]];
    }
    updateOR(1, 1, dfn[u], val);
}

void updateAND(int k, int a, int b, int c)
{
    if(tree[k].l >= a && tree[k].r <= b)
    {
        for(int i = 0; i <= N; ++i)
        {
            if(!(c>>i&1))
            {
                tree[k].c[i] = 0;
            }
        }
        tree[k].lzAND &= c;
        return;
    }
    push_down(k);
    int mid = (tree[k].l + tree[k].r) >> 1;
    if(a <= mid)    updateAND(lc(k), a, b, c);
    if(mid < b)     updateAND(rc(k), a, b, c);
    push_up(k);
}

void AND(int u, int val)
{
    while(top[u] != 1)
    {
        updateAND(1, dfn[top[u]], dfn[u], val);
        u = fa[top[u]];
    }
    updateAND(1, 1, dfn[u], val);
}

int queryXOR(int k, int a, int b)
{
    if(tree[k].l >= a && tree[k].r <= b)
    {
        int c = 0;
        for(int i = 0; i <= N; ++i) if(tree[k].c[i]) c |= (1<<i);
        return c;
    }
    push_down(k);
    int mid = (tree[k].l + tree[k].r) >> 1, c = 0;
    if(a <= mid)    c ^= queryXOR(lc(k), a, b);
    if(mid < b)     c ^= queryXOR(rc(k), a, b);
    push_up(k);
    return c;
}

int XOR(int u, int val)
{
    while(top[u] != 1)
    {
        val ^= queryXOR(1, dfn[top[u]], dfn[u]);
        u = fa[top[u]];
    }
    val ^= queryXOR(1, 1, dfn[u]);
    return val;
}

void work()
{
    scanf("%d %d", &n, &m); init();
    for(int i = 1; i <= n; ++i) scanf("%d", &a[i]);
    for(int i = 2, u, v; i <= n; ++i)
    {
        scanf("%d %d", &u, &v);
        add(u, v), add(v, u);
    }
    dep[1] = 1; dfs1(1, 0); dfs2(1, 1);
    build(1, 1, n);
    for(int i = 1, op, s, t; i <= m; ++i)
    {
        scanf("%d %d %d", &op, &s, &t);
        if(op == 1)         OR(s, t);
        else if(op == 2)    AND(s, t);
        else if(op == 3)    puts(XOR(s, t) ? "YES" : "NO");
    }
}

int main()
{
//    freopen("input.txt", "r", stdin);
//    freopen("my.txt", "w", stdout);
    work();
    return 0;
}
<think>我们使用树链剖分(重链剖分)将树分割成链,然后利用DFS序(实际上是剖分后的DFS序)将树结构转化为线性序列,然后使用线段树维护序列上的权值。这样,子树查询就转化为区间查询,节点更新就转化为单点更新。 树链剖分的DFS序:在剖分DFS中,我们优先遍历重儿子,这样保证重链上的节点在DFS序中是连续的。同时,每个子树在DFS序中也是连续的(因为DFS遍历子树时是连续的)。因此,子树查询可以转化为区间查询。 步骤: 1. 第一次DFS:算每个节点的父节点、深度、重儿子、子树大小。 2. 第二次DFS:确定DFS序(时间戳),同时记录每个节点所在链的顶端节点(用于路径查询,但本题只需要子树查询,所以这一步可以简化,但我们还是按标准剖分来做)。 3. 建立线段树:在DFS序上建立线段树,支持单点更新和区间求和。 子树查询:对于节点u,其子树对应的区间为[in[u], out[u]](即DFS进入和退出的时间戳)。注意:在树链剖分中,由于优先遍历重儿子,子树节点在DFS序中仍然是连续的。 因此,我们可以使用线段树来维护这个区间和。 伪代码(Python风格)如下: ```python import sys sys.setrecursionlimit(200000) class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.size = 1 while self.size < self.n: self.size *= 2 self.tree = [0] * (2 * self.size) # 构建线段树,初始数据 for i in range(self.n): self.tree[self.size + i] = data[i] for i in range(self.size - 1, 0, -1): self.tree[i] = self.tree[2*i] + self.tree[2*i+1] def update(self, index, value): # 单点更新:将位置index的值改为value(注意:这里是直接赋值,如果是增加则需要调整) # 但通常我们支持增加一个差值,这里按需求,我们假设是更新为新的值,所以需要知道旧值?或者我们设为增加一个增量? # 根据问题,节点改变权值,我们可以用增量更新。但为了通用,这里我们实现为单点设置值,但需要知道原值?或者我们设为传入增量(更符合动态更新)。 # 这里我们实现为增量更新(delta) # index: 原始数组中的位置(0-indexed) pos = index + self.size self.tree[pos] += value # 增加一个增量 while pos > 1: pos //= 2 self.tree[pos] = self.tree[2*pos] + self.tree[2*pos+1] def query(self, l, r): # 区间查询 [l, r] (闭区间) l += self.size r += self.size res = 0 while l <= r: if l % 2 == 1: res += self.tree[l] l += 1 if r % 2 == 0: res += self.tree[r] r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res # 树链剖分部分 n = 100000 graph = [[] for _ in range(n+1)] # 第一次DFS:算父节点、深度、子树大小、重儿子 parent = [0] * (n+1) depth = [0] * (n+1) size = [0] * (n+1) heavy = [-1] * (n+1) # 重儿子,初始化为-1 def dfs1(u, p, d): parent[u] = p depth[u] = d size[u] = 1 max_size = 0 for v in graph[u]: if v == p: continue dfs1(v, u, d+1) size[u] += size[v] if size[v] > max_size: max_size = size[v] heavy[u] = v # 第二次DFS:确定DFS序(时间戳)和重链的顶端 head = [0] * (n+1) # 链的顶端节点 pos = [-1] * (n+1) # 节点在DFS序中的位置(时间戳) cur_time = 0 def dfs2(u, h): global cur_time head[u] = h pos[u] = cur_time cur_time += 1 # 如果有重儿子,先遍历重儿子 if heavy[u] != -1: dfs2(heavy[u], h) for v in graph[u]: if v == parent[u] or v == heavy[u]: continue dfs2(v, v) # 轻儿子,自己作为新链的顶端 # 初始化 def init_tree(root): dfs1(root, 0, 0) dfs2(root, root) # 初始化一个长度为n(节点数)的数组,初始权值,假设为0,或者根据实际输入 arr = [0] * n # 注意:节点从1开始,时间戳从0到n-1 seg_tree = SegmentTree(arr) return seg_tree, pos, head # 返回线段树和位置数组 # 更新节点u的权值(增加delta) def update_node(seg_tree, u, delta): idx = pos[u] # 节点u在线段树中的位置 seg_tree.update(idx, delta) # 查询子树u的权值和:子树u对应的区间为 [pos[u], pos[u]+size[u]-1] ?注意:在树链剖分的DFS序中,子树u的节点在区间[pos[u], pos[u]+size[u]-1]内吗? # 实际上,在第二次DFS中,我们优先遍历重儿子,然后轻儿子。子树u的DFS序区间是连续的,因为递归完子树后才会遍历下一个子树。所以子树u的区间为 [pos[u], pos[u] + size[u] - 1]。 def query_subtree(seg_tree, u): l = pos[u] r = pos[u] + size[u] - 1 return seg_tree.query(l, r) # 注意:这里线段树的区间是[0, n-1],所以直接使用pos[u]和pos[u]+size[u]-1即可。 ``` ### 注意点: - 树链剖分的DFS序保证了每个子树是连续的,所以我们可以用区间[pos[u], pos[u]+size[u]-1]表示子树。 - 线段树支持区间求和和单点更新(增量更新)。如果节点权值改变为新的值,则需要算增量(新值-旧值)然后更新。 ### 时间复杂度: - 预处理:两次DFS,O(n) - 更新:O(log n) - 查询:O(log n) ### 与树状数组+DFS序的对比: - 树状数组+DFS序(普通DFS序)同样可以做到,且树状数组常数更小,代码更简单。 - 树链剖分的主要优势在于可以同时支持路径查询(而不仅仅是子树查询)。如果问题需要查询路径上的权值和,树链剖分就更有优势。 ### 总结: 对于子树查询,树状数组+普通DFS序已经足够高效。树链剖分+线段树也可以实现,但代码稍复杂,但扩展性强(支持路径查询)。本题要求子树查询,两种方法均可,但树链剖分在这里有点“大材小用”。 §§相关问题§§ 1. 树链剖分中重链和轻链的作用是什么?为什么优先遍历重儿子? 2. 除了子树查询,树链剖分还能支持哪些类型的查询和操作? 3. 如果树的结构是动态变化的(如添加或删除边),如何维护树链剖分? 4. 线段树和树状数组在实现子树查询时各自的优缺点是什么?</think>对于树结构不变、节点数不超过 100,000 的场景,使用 **线段树 + 树链剖分** 是高效支持子树权值查询和节点权值更新的解决方案。树链剖分将树结构转化为线性序列,线段树则提供高效的区间查询和单点更新能力。 ### 解决方案步骤: 1. **树链剖分预处理**: - **第一次 DFS**:算每个节点的父节点、深度、子树大小(`size[u]`)和重儿子(子树最大的子节点) - **第二次 DFS**:生成 DFS 序(优先遍历重儿子),记录节点入序时间戳 `dfn[u]` 和子树结束时间 `end[u]`(子树节点在 DFS 序中连续) 2. **线段树构建**: - 基于 DFS 序构建线段树,叶子节点存储原始节点权值 - 支持单点更新(节点权值修改)和区间查询(子树权值和) ### 代码实现(Python 风格) ```python import sys sys.setrecursionlimit(200000) class SegmentTree: def __init__(self, n): self.n = n self.size = 1 while self.size < n: self.size *= 2 self.tree = [0] * (2 * self.size) def update(self, index, delta): """单点更新:位置 index 增加 delta""" i = index + self.size self.tree[i] += delta while i > 1: i //= 2 self.tree[i] = self.tree[2*i] + self.tree[2*i+1] def query(self, l, r): """区间查询 [l, r] 的和""" l += self.size r += self.size res = 0 while l <= r: if l % 2 == 1: res += self.tree[l] l += 1 if r % 2 == 0: res += self.tree[r] r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res # 树链剖分预处理 n = 100000 # 最大节点数 graph = [[] for _ in range(n+1)] parent = [0] * (n+1) # 父节点 depth = [0] * (n+1) # 深度 size = [0] * (n+1) # 子树大小 heavy = [-1] * (n+1) # 重儿子 dfn = [0] * (n+1) # DFS 入序时间戳 end = [0] * (n+1) # 子树结束时间戳 cur_time = 0 def dfs1(u, p, d): """第一次 DFS:算 size/heavy""" parent[u] = p depth[u] = d size[u] = 1 max_size = 0 for v in graph[u]: if v == p: continue dfs1(v, u, d+1) size[u] += size[v] if size[v] > max_size: max_size = size[v] heavy[u] = v def dfs2(u, head): """第二次 DFS:生成 DFS 序""" global cur_time dfn[u] = cur_time cur_time += 1 # 优先遍历重儿子 if heavy[u] != -1: dfs2(heavy[u], head) # 重儿子继承当前链头 for v in graph[u]: if v == parent[u] or v == heavy[u]: continue dfs2(v, v) # 轻儿子作为新链头 end[u] = cur_time - 1 # 子树结束时间 # 初始化树链剖分 def init_tree(root=1): dfs1(root, 0, 0) dfs2(root, root) # 根节点作为第一条链的链头 return SegmentTree(cur_time) # 创建线段树 # 更新节点 u 的权值 (新值 new_val) def update_node(seg_tree, u, new_val, old_val): delta = new_val - old_val seg_tree.update(dfn[u], delta) # 查询子树 u 的权值和 def query_subtree(seg_tree, u): return seg_tree.query(dfn[u], end[u]) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 假设树已构建在 graph 中,root=1 seg_tree = init_tree() # 初始化节点权值 (假设存储在 node_val 数组) for u in range(1, n+1): seg_tree.update(dfn[u], node_val[u]) # 示例:更新节点 5 权值为 10 (旧值假设为 7) update_node(seg_tree, 5, 10, 7) # 示例:查询子树 3 的权值和 print(query_subtree(seg_tree, 3)) ``` ### 时间复杂度分析 | 操作 | 时间复杂度 | 说明 | |--------------|------------|--------------------------| | 树链剖分预处理 | O(n) | 两次 DFS 遍历 | | 单点权值更新 | O(log n) | 线段树单点更新 | | 子树权值查询 | O(log n) | 线段树区间查询 | ### 优势与适用场景 1. **树链剖分优势**: - 将子树查询转化为 **连续区间查询**(`[dfn[u], end[u]]`) - DFS 序连续性由重链优先遍历保证 2. **线段树优势**: - O(log n) 高效区间求和 - 支持动态点更新 3. **扩展性**: - 可扩展支持路径查询(通过跳链查询) - 可支持其他聚合操作(最大值、最小值等) 此方案在节点数 100,000 时完全可行,预处理 O(n),每次操作 O(log n)
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