【BZOJ4003】【JLOI2015】城池攻占 可并堆

本文介绍了一种使用可并堆解决特定问题的方法,并对比了启发式合并Splay的实现效率。通过实战案例展示了两种数据结构在解决最小战斗力需求问题上的表现,指出可并堆不仅代码简洁且运行更快。

链接:

#include <stdio.h>
int main()
{
    puts("转载请注明出处[vmurder]谢谢");
    puts("网址:blog.youkuaiyun.com/vmurder/article/details/45170045");
}

题解:

傻题随便上数据结构都能搞过。
可并堆或者启发式合并splay都可以。
考试时状态太差一个裸模板启发式合并splay调了3h最后还爆零了Qwq、

200行!!!!!!
然后可并堆又快又短,细节又少(然后特么也全都是模板内容,一点非模板代码都没有……),完虐启发式合并。

另外这道题可以用 f(i,j) 表示 从点 i 到其第 2j 个父亲需要的最小战斗力,这种做法虽然会被卡精度,但是数据没有去卡它,是能过的。
但是这种做法貌似内存爆了一倍?

还有就是这道题本来是一个点10s,然后bzoj总时限10s,有点卡。
启发式合并splay就扔了吧,它虽然也是一个log,但是是均摊,而且还有大常数,估计多半会TLE。

代码:

#include <queue>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define N 301000
#define ls son[x][0]
#define rs son[x][1]
#define inf 0x3f3f3f3f
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3fll
#define check {puts("!!!");exit(0);}
using namespace std;
bool ai[N];
int murders[N],fa[N];
long long hi[N],vi[N];
int ans[N],n,m;
struct Merge_Heap
{
    int son[N][2],root[N],id[N],cnt;

    long long val[N],ad[N],mu[N];
    int level[N],exper[N];

    void pushdown(int x)
    {
        if(mu[x]!=1)
        {
            val[x]*=mu[x];
            mu[ls]*=mu[x],mu[rs]*=mu[x];
            ad[ls]*=mu[x],ad[rs]*=mu[x];
            mu[x]=1;
        }
        if(ad[x])
        {
            val[x]+=ad[x];
            ad[ls]+=ad[x],ad[rs]+=ad[x];
            ad[x]=0;
        }
        if(exper[x])
        {
            level[x]+=exper[x];
            exper[ls]+=exper[x],exper[rs]+=exper[x];
            exper[x]=0;
        }
    }
    int merge(int x,int y)
    {
        if(!y)return x;
        if(!x)return y;
        pushdown(x),pushdown(y);
        if(val[x]>val[y])swap(x,y);
        int d=rand()&1;
        son[x][d]=merge(son[x][d],y);
        return x;
    }
    int newnode(long long _val,int _id)
    {
        val[++cnt]=_val;
        id[cnt]=_id;
        mu[cnt]=1;
        return cnt;
    }
    void add(int p,long long val,int id)
    {root[p]=merge(root[p],newnode(val,id));}
    void kill(int p)
    {
        for(int x=root[p];x;x=root[p])
        {
            pushdown(x);
            if(val[x]>=hi[p])return ;
            ans[id[x]]=level[x];
            murders[p]++;
            root[p]=merge(ls,rs);
        }
    }
    void hold(int p)
    {
        pushdown(root[p]);
        if(ai[p])mu[root[p]]=vi[p];
        else ad[root[p]]=vi[p];
        exper[root[p]]++;
        root[fa[p]]=merge(root[fa[p]],root[p]);
    }
}mh;
int d[N],stk[N],top;
int main()
{
    int i,j,k;
    int a,b,c;
    long long t;

    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(i=1;i<=n;i++)scanf("%lld",&hi[i]);
    for(i=2;i<=n;i++)scanf("%d%d%lld",&fa[i],&ai[i],&vi[i]),d[fa[i]]++;
    for(i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%lld%d",&t,&a);
        mh.add(a,t,i);
    }
    d[0]=1,hi[0]=INF;
    for(i=1;i<=n;i++)if(!d[i])stk[++top]=i;
    while(top)
    {
        k=stk[top--];
        mh.kill(k);
        if(k)
        {
            mh.hold(k);
            d[fa[k]]--;
            if(!d[fa[k]])stk[++top]=fa[k];
        }
    }
    for(i=1;i<=n;i++)printf("%d\n",murders[i]);
    for(i=1;i<m;i++)printf("%d\n",ans[i]);printf("%d",ans[m]);
    return 0;
}
### NOIP2015 运输计划 BZOJ4326 题解分析 #### 问题背景 该问题是经典的图论优化问题之一,主要考察树结构上的路径操作以及高效的数据处理能力。题目要求在一个由 $n$ 个节点组成的无向连通树中找到最优的一条边将其改造为虫洞(通过此边不需要耗费时间),从而使得给定的 $m$ 条运输路径中的最长耗时最小化。 --- #### 解决方案概述 解决这一问题的核心在于利用 **二分答案** 和 **树上差分技术** 的组合来实现高效的计算过程。以下是具体的技术细节: 1. **二分答案**: 设当前目标是最小化的最大路径长度为 $T_{\text{max}}$。我们可以通过二分的方式逐步逼近最终的结果。每次尝试验证是否存在一种方式将某条边改为虫洞后使所有路径的最大值不超过当前设定的目标值 $mid$[^1]。 2. **路径标记与统计**: 使用树上差分的思想对每一条路径进行标记快速统计受影响的情况。假设两点之间的最近公共祖先 (Lowest Common Ancestor, LCA) 是 $r = \text{lca}(u_i, v_i)$,则可以在三个位置分别施加影响:增加 $(u_i + 1), (v_i + 1)$ 同时减少 $(r - 2)$。这种操作能够有效覆盖整条路径的影响范围,便于后续统一查询和判断[^1]。 3. **数据结构支持**: 结合线段树或者 BIT (Binary Indexed Tree),可以进一步加速区间修改和单点查询的操作效率。这些工具帮助我们在复杂度范围内完成大量路径的同时更新和检索需求[^2]。 4. **实际编码技巧**: 实现过程中需要注意一些边界条件和技术要点: - 正确维护 DFS 序列以便映射原树节点到连续编号序列; - 准备好辅助函数用于快速定位 LCA 节点及其对应关系; - 编码阶段应特别留意变量初始化顺序及循环终止逻辑以防潜在错误发生。 下面给出一段基于上述原理的具体 Python 实现代码作为参考: ```python from collections import defaultdict, deque class Solution: def __init__(self, n, edges): self.n = n self.graph = defaultdict(list) for u, v, w in edges: self.graph[u].append((v, w)) self.graph[v].append((u, w)) def preprocess(self): """Preprocess the tree to get dfs order and lca.""" pass def binary_search_answer(self, paths): low, high = 0, int(1e9) best_possible_time = high while low <= high: mid = (low + high) // 2 if self.check(mid, paths): # Check feasibility with current 'mid' best_possible_time = min(best_possible_time, mid) high = mid - 1 else: low = mid + 1 return best_possible_time def check(self, limit, paths): diff_array = [0]*(self.n+1) for path_start, path_end in paths: r = self.lca(path_start, path_end) # Apply difference on nodes based on their relationship. diff_array[path_start] += 1 diff_array[path_end] += 1 diff_array[r] -= 2 suffix_sum = [sum(diff_array[:i]) for i in range(len(diff_array)+1)] # Verify whether any edge can be modified within given constraints. possible_to_reduce_max = False for node in range(1, self.n+1): parent_node = self.parent[node] if suffix_sum[node]-suffix_sum[parent_node]>limit: continue elif not possible_to_reduce_max: possible_to_reduce_max=True return possible_to_reduce_max # Example usage of class methods would follow here... ``` --- #### 总结说明 综上所述,本题的关键突破点在于如何巧妙运用二分策略缩小搜索空间,再辅以恰当的树形结构遍历技术和差分手段提升整体性能表现。这种方法不仅适用于此类特定场景下的最优化求解任务,在更广泛的动态规划领域也有着广泛的应用前景[^3]。 ---
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