graph

本文介绍了一种使用CDQ分治策略处理动态图问题的方法,特别是针对图的二分性质在边动态增删情况下的判断。通过预处理边的存在时间,并利用并查集进行维护,确保每次操作后都能快速判断图是否仍保持二分图特性。

题目大意

维护一个图,若干操作每次加入一条边或删除一条已有边,每次操作后都输出该图是否为二分图。

CDQ

预处理每条边的存在时间。
考虑一个时刻,此时存在的边是所有存在时间区间包含该时刻的。对于每个时刻做的话,就是把所有包含该时刻的时间区间对应边加入并查集。
现在考虑把所有时刻一起做。
solve(l,r)表示解决[l,r]所有询问,先把所有时间区间刚好为[l,r]的加入并查集,对于剩余边,要么分到左区间,要么分到右区间,要么拆成两个时间区间分别下放左右区间。
然后就solve(l,mid)和solve(mid+1,r)
由于退出时需要把这个区间中加入的边都删除,因此可以开一个栈存储加入并查集的边,退出时把该区间加入的边退栈并删除。如何使并查集能删除呢?我们就要按秩合并了。
并查集维护很简单,维护每个节点的颜色。因为是按秩合并,还有删除,所以其实就是每个节点维护一个是否和父亲同色,然后查询一个点的颜色也用一个log的时间向上。
假如在维护并查集时发现非法,黑白染色失败意味着无法形成二分图,那么[l,r]全部不是二分图,可以直接退出。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<vector>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
const int maxn=300000+10;
struct dong{
    int l,r,x,y;
};
vector<dong> dl[maxn*4];
dong zlt,xdl;
int rank[maxn],co[maxn],fa[maxn],sta[maxn][4];
int edge[maxn][4];
bool bz[maxn];
int i,j,k,l,t,n,m,tot,top;
int read(){
    int x=0;
    char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();
    while (ch>='0'&&ch<='9'){
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return x;
}
int getfa(int x){
    while (fa[x]) x=fa[x];
    return x;
}
int getcolor(int x){
    int t=0;
    while (fa[x]){
        t^=co[x];
        x=fa[x];
    }
    return t;
}
void split(int id){
    int x=sta[id][0],y=sta[id][1];
    fa[x]=0;
    co[x]=0;
    rank[x]=sta[id][2];
    rank[y]=sta[id][3];
}
void solve(int p,int l,int r){
    int i,j,x,y,a,b,mid=(l+r)/2,size=dl[p].size(),cnt=0;
    fo(i,0,size-1){
        zlt=dl[p][i];
        if (zlt.l==l&&zlt.r==r){
            x=getfa(zlt.x);y=getfa(zlt.y);
            a=getcolor(zlt.x);b=getcolor(zlt.y);
            if (x==y&&a==b){
                //fo(j,l,r) bz[j]=0;
                while (cnt--) split(top--);
                return;
            }
            else if (x!=y){
                cnt++;
                if (rank[x]>rank[y]) swap(x,y);
                fa[x]=y;
                sta[++top][0]=x;
                sta[top][1]=y;
                sta[top][2]=rank[x];
                sta[top][3]=rank[y];
                if (a==b) co[x]=1;
                if (rank[x]==rank[y]) rank[y]++;
            }
        }
        else if (zlt.r<=mid) dl[p*2].push_back(zlt);
        else if (zlt.l>mid) dl[p*2+1].push_back(zlt);
        else{
            xdl=zlt;
            zlt.r=mid;
            xdl.l=mid+1;
            dl[p*2].push_back(zlt);
            dl[p*2+1].push_back(xdl);
        }
    }
    if (l==r){
        bz[l]=1;
        while (cnt--) split(top--);
        return;
    }
    solve(p*2,l,mid);
    solve(p*2+1,mid+1,r);
    while (cnt--) split(top--);
}
int main(){
    freopen("graph.in","r",stdin);freopen("graph.out","w",stdout);
    n=read();m=read();
    fo(i,1,m){
        t=read();
        if (t){
            j=read();k=read();
            j++;k++;
            edge[++tot][0]=j;
            edge[tot][1]=k;
            edge[tot][2]=i;
            edge[tot][3]=m;
        }
        else{
            j=read();
            j++;
            edge[j][3]=i-1;
        }
    }
    fo(i,1,m){
        zlt.l=edge[i][2];zlt.r=edge[i][3];
        zlt.x=edge[i][0];zlt.y=edge[i][1];
        dl[1].push_back(zlt);
    }
    //fo(i,1,m) bz[i]=1;
    solve(1,1,m);
    fo(i,1,m) if (bz[i]) printf("YES\n");else printf("NO\n");
}
03-28
### Graph 数据结构概述 Graph 是一种由节点(Vertex)和边(Edge)组成的抽象数据类型,用于表示对象之间的关系。在计算机科学领域,Graph 被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、路径规划等领域。 #### Graph 的基本组成 - **顶点 (Vertex)**:代表图中的实体或对象。 - **边 (Edge)**:连接两个顶点的关系,可以是有向的也可以是无向的,还可以带权重来表示某种成本或距离。 #### 图的应用场景 - 社交网络建模:Facebook 和 LinkedIn 使用图来描述用户及其好友关系。 - 推荐引擎:通过构建商品购买行为图,预测用户的兴趣偏好。 - 地理信息系统:地图导航软件利用加权有向图计算最短路径[^1]。 --- ### Spark GraphX 中的 Graph 实现 Spark GraphX 提供了一种分布式图处理框架,支持大规模图数据集的操作。为了防止命名冲突,在导入 `org.graphstream.graph.Graph` 时通常将其重命名为其他名称,例如: ```scala import org.graphstream.graph.{Graph => GraphStream} ``` 这样做的目的是避免与其他库(如 GraphX 自身定义的 `Graph` 类型)发生命名冲突。如果仅使用单一类型的图,则无需担心此问题。 --- ### Java 图可视化工具 JUNG2 Java Universal Network/Graph Framework (JUNG2) 是一款功能强大的开源图形可视化库,适用于多种应用场景。以下是其主要特点: - 支持动态图绘制; - 提供丰富的布局算法(Layout),例如圆形布局、树形布局等; - 可自定义节点样式、标签显示等内容。 实现流程如下: 1. 创建并初始化图实例; 2. 配置合适的 Layout 布局策略; 3. 构造 View 对象完成最终渲染效果; 具体代码示例见下文[^2]: ```java // 导入必要类库 import edu.uci.ics.jung.graph.DirectedSparseGraph; import edu.uci.ics.jung.algorithms.layout.FRLayout; public class SimpleGraphExample { public static void main(String[] args){ DirectedSparseGraph<String, String> g = new DirectedSparseGraph<>(); // 添加节点 g.addVertex("NodeA"); g.addVertex("NodeB"); // 添加边 g.addEdge("AB", "NodeA", "NodeB"); FRLayout<String, String> layout = new FRLayout<>(g); System.out.println("Graph Created Successfully!"); } } ``` --- ### 在线可视化工具备选方案 除了上述提到的技术栈外,还存在一些优秀的在线资源可供学习研究者快速上手掌握各类经典数据结构与算法运作机制。比如 Data Structure Visualizations 这个站点提供了直观易懂界面让用户能够实时观察堆栈队列链表排序查找等一系列过程变化情况从而加深记忆印象[^3]。 ---
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