bzoj 1036 树的统计Count(树链剖分)

本文介绍了一种针对树形结构的高效算法实现方法,通过重链剖分技术结合线段树进行节点权值的更新与查询操作。适用于解决大规模树状数据集上的问题,如节点权值更改、路径最大权值及路径权值之和等。

1036: [ZJOI2008]树的统计Count

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Description

  一棵树上有n个节点,编号分别为1到n,每个节点都有一个权值w。我们将以下面的形式来要求你对这棵树完成
一些操作: I. CHANGE u t : 把结点u的权值改为t II. QMAX u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的最大权值 I
II. QSUM u v: 询问从点u到点v的路径上的节点的权值和 注意:从点u到点v的路径上的节点包括u和v本身

Input

  输入的第一行为一个整数n,表示节点的个数。接下来n – 1行,每行2个整数a和b,表示节点a和节点b之间有
一条边相连。接下来n行,每行一个整数,第i行的整数wi表示节点i的权值。接下来1行,为一个整数q,表示操作
的总数。接下来q行,每行一个操作,以“CHANGE u t”或者“QMAX u v”或者“QSUM u v”的形式给出。 
对于100%的数据,保证1<=n<=30000,0<=q<=200000;中途操作中保证每个节点的权值w在-30000到30000之间。

Output

  对于每个“QMAX”或者“QSUM”的操作,每行输出一个整数表示要求输出的结果。

Sample Input

4
1 2
2 3
4 1
4 2 1 3
12
QMAX 3 4
QMAX 3 3
QMAX 3 2
QMAX 2 3
QSUM 3 4
QSUM 2 1
CHANGE 1 5
QMAX 3 4
CHANGE 3 6
QMAX 3 4
QMAX 2 4
QSUM 3 4

Sample Output

4
1
2
2
10
6
5
6
5
16

思路:

一年前看这个的时候,感觉代码实在太难写了。现在回头再看却觉得不过如此。

可能是写过一些dfs序+数据结构维护的题,再看这个算法就觉得好接受多了。

其实就是将树上的节点分成重链和轻链对应到线段树上去维护。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define lson i<<1,l,mid
#define rson i<<1|1,mid+1,r
using namespace std;
const int maxn=3e4+5;
const int inf=0x7fffffff;
int n,q,cnt,sz,u,v,t,ans;
int fa[maxn][15],val[maxn],deep[maxn],siz[maxn],head[maxn];
int pos[maxn],belong[maxn];//pos是在线段树中的位置,belong为结点在树中的链的顶端节点
char str[10];
struct data
{
    int to,next;
}e[maxn*2];
struct node
{
    int mx,sum;
}tr[maxn*4];
void add(int u,int v)
{
    ++cnt;
    e[cnt].to=v;
    e[cnt].next=head[u];
    head[u]=cnt;
}
void dfs1(int x,int f)//确定各个点的子树大小,深度,和各个节点的父亲。
{
    siz[x]=1;
    for(int i=1;i<=14;i++)
    {
        if(deep[x]<(1<<i)) break;
        fa[x][i]=fa[fa[x][i-1]][i-1];
    }
    for(int i=head[x];i;i=e[i].next)
    {
        if(e[i].to==f) continue;
        deep[e[i].to]=deep[x]+1;
        fa[e[i].to][0]=x;
        dfs1(e[i].to,x);
        siz[x]+=siz[e[i].to];
    }
}
void dfs2(int x,int chain)//分配重链和轻链
{
    int k=0;
    sz++;
    pos[x]=sz;//pos为该节点在线段树中的位置
    belong[x]=chain;
    for(int i=head[x];i;i=e[i].next)
    {
        if(deep[e[i].to]>deep[x]&&siz[e[i].to]>siz[k])
            k=e[i].to;
    }
    if(k==0) return;//如果找不到说明为叶子节点了。
    dfs2(k,chain);//走重链
    for(int i=head[x];i;i=e[i].next)//其他节点走轻链
    {
        if(deep[e[i].to]>deep[x]&&e[i].to!=k)
            dfs2(e[i].to,e[i].to);
    }
}
int lca(int x,int y)
{
    if(deep[x]<deep[y]) swap(x,y);
    int t=deep[x]-deep[y];
    for(int i=0;i<=14;i++)//利用二进制快速将x移到和y同一层深度
        if(t&(1<<i)) x=fa[x][i];
    for(int i=14;i>=0;i--)
    {
        if(fa[x][i]!=fa[y][i])
        {
            x=fa[x][i];
            y=fa[y][i];
        }
    }
    if(x==y) return x;
    else return fa[x][0];
}
void build(int i,int l,int r)
{
    tr[i].mx=tr[i].sum=0;
    if(l==r)
        return;
    int mid=(l+r)/2;
    build(lson);
    build(rson);
}
void update(int i,int l,int r,int x,int y)
{
    if(l==r)
    {
        tr[i].mx=tr[i].sum=y;
        return;
    }
    int mid=(l+r)/2;
    if(x<=mid) update(lson,x,y);
    else update(rson,x,y);
    tr[i].sum=tr[2*i].sum+tr[2*i+1].sum;
    tr[i].mx=max(tr[2*i].mx,tr[2*i+1].mx);
}
int querysum(int i,int l,int r,int x,int y)
{
    int sum=0;
    if(x<=l&&r<=y)
    {
        return tr[i].sum;
    }
    int mid=(l+r)/2;
    if(x<=mid) sum+=querysum(lson,x,y);
    if(y>mid) sum+=querysum(rson,x,y);
    return sum;
}
int querymx(int i,int l,int r,int x,int y)
{
    int mx=-inf;
    if(x<=l&&r<=y)
    {
        return tr[i].mx;
    }
    int mid=(l+r)/2;
    if(x<=mid) mx=max(mx,querymx(lson,x,y));
    if(y>mid) mx=max(mx,querymx(rson,x,y));
    return mx;
}
int solvesum(int x,int f)
{
    int sum=0;
    while(belong[x]!=belong[f])
    {
        sum+=querysum(1,1,n,pos[belong[x]],pos[x]);
        x=fa[belong[x]][0];
    }
    sum+=querysum(1,1,n,pos[f],pos[x]);
    return sum;
}
int solvemx(int x,int f)
{
    int mx=-inf;
    while(belong[x]!=belong[f])
    {
        mx=max(mx,querymx(1,1,n,pos[belong[x]],pos[x]));
        x=fa[belong[x]][0];
    }
    mx=max(mx,querymx(1,1,n,pos[f],pos[x]));
    return mx;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&u,&v);
        add(u,v);
        add(v,u);
    }
    dfs1(1,0);
    dfs2(1,1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&val[i]);
        update(1,1,n,pos[i],val[i]);
    }
    scanf("%d",&q);
    for(int i=1;i<=q;i++)
    {
        scanf("%s",str);
        if(str[1]=='M')
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            t=lca(u,v);
            ans=max(solvemx(u,t),solvemx(v,t));
            printf("%d\n",ans);
        }
        if(str[1]=='S')
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            t=lca(u,v);
            ans=solvesum(u,t)+solvesum(v,t)-val[t];
            printf("%d\n",ans);
        }
        if(str[1]=='H')
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            update(1,1,n,pos[u],v);
            val[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,用于处理上的路径查询和修改问题。它通过将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分割成若干条链,这些链可以拼接成上的任意路径。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,求解上两点之间的最大值、最小值或和等问题。 - **路径修改**:例如,对上某条路径上的所有节点进行加法或乘法操作。 - **子查询**:例如,求解某个节点的子中的最大值、最小值或和等问题。 - **动态维护**:当的结构或节点属性发生变化时,树链剖分结合线段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 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状数组来解决。具体步骤如下: - 使用树链剖分划分为若干条链。 - 对每条链建立线段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(如线段状数组)可以进一步提升效率。 ---
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