树链剖分+线段树区间修改区间查询

蓝桥守护者

  • 进行树链剖分,按照dfs2的遍历顺序依次标号
  • u\rightarrow v的最短路径进行修改时,通过树链,将区间拆为一个个小区间
  • 由于每个链内序号为一个区间,符合线段树
  • u子树进行修改时,子树区间即为id[u]\rightarrow id[u]+siz[u]-1
  • 对于所有点进行修改,整合时要乘区间长度
import java.io.*;
import java.math.BigInteger;
import java.util.StringTokenizer;


//implements Runnable
public class Main{
    static long md=(long)1e9+7;
    static long Linf=Long.MAX_VALUE/2;
    static int inf=Integer.MAX_VALUE/2;
    static int N=100010;
    static int n=0;
    static int m=0;
    static long ans=0;
    static
    class Edge{
        int fr,to,nxt;
        public Edge(int u,int v){
            fr=u;to=v;
        }
    }
    static Edge[] e;
    static int[] head;
    static int cnt=0;
    static void addEdge(int fr,int to){
        cnt++;
        e[cnt]=new Edge(fr,to);
        e[cnt].nxt=head[fr];
        head[fr]=cnt;
    }
    static int[] dep,siz,son,fa,top,id;
    static long[] v,A,add,tr;
//    static int[] ls,rs;
    static void init(){
        e=new Edge[2*n+1];
        head=new int[n+1];
        cnt=0;id=new int[n+1];
        dep=new int[n+1];siz=new int[n+1];son=new int[n+1];fa=new int[n+1];top=new int[n+1];
        v=new long[n+1];A=new long[n+1];add=new long[n<<2];tr=new long[n<<2];
//        ls=new int[n+1];rs=new int[n+1];
    }
    static void dfs1(int x,int f){
        dep[x]=dep[f]+1;fa[x]=f;siz[x]=1;
        for(int i=head[x];i>0;i=e[i].nxt){
            int y=e[i].to;
            if(y==f)continue;
            dfs1(y,x);
            siz[x]+=siz[y];
            if(son[x]==0||siz[son[x]]<siz[y]){
                son[x]=y;
            }
        }
    }
    static int o=0;
    static void dfs2(int x,int tp){
        o++;id[x]=o;A[o]=v[x];
        top[x]=tp;
        if(son[x]!=0)dfs2(son[x],tp);
        for(int i=head[x];i>0;i=e[i].nxt){
            int y=e[i].to;
            if(y==fa[x]||y==son[x])continue;
            dfs2(y,y);
        }
    }
    static void pushup(int x){
        tr[x]=tr[x<<1]+tr[x<<1|1];
    }
    static void addtag(int x,int l,int r,long d){
        add[x]+=d;
        tr[x]+=(r-l+1)*d;
    }
    static void pushdown(int x,int l,int r){
        if(add[x]!=0){
            int mid=(l+r)>>1;
            addtag(x<<1,l,mid,add[x]);
            addtag(x<<1|1,mid+1,r,add[x]);
            add[x]=0;
        }
    }
    static void build(int x,int l,int r){
        if(l==r){
            tr[x]=A[l];
            return;
        }
        int mid=(l+r)>>1;
        build(x<<1,l,mid);
        build(x<<1|1,mid+1,r);
        pushup(x);
    }
    static void update(int x,int l,int r,int ql,int qr,long d){
        if(ql<=l&&r<=qr){
            addtag(x,l,r,d);
            return;
        }
        pushdown(x,l,r);
        int mid=(l+r)>>1;
        if(ql<=mid)update(x<<1,l,mid,ql,qr,d);
        if(qr>mid)update(x<<1|1,mid+1,r,ql,qr,d);
        pushup(x);
    }
    static long query(int x,int l,int r,int ql,int qr){
        if(ql<=l&&r<=qr){
            return tr[x];
        }
        pushdown(x,l,r);
        long res=0;
        int mid=(l+r)>>1;
        if(ql<=mid)res+=query(x<<1,l,mid,ql,qr);
        if(qr>mid)res+=query(x<<1|1,mid+1,r,ql,qr);
        return res;
    }
    static void update_road(int x,int y,long d){
        while(top[x]!=top[y]){
            if(dep[top[x]]<dep[top[y]]){
                int t=x;x=y;y=t;
            }
            update(1,1,n,id[top[x]],id[x],d);
            x=fa[top[x]];
        }
        if(dep[x]<dep[y]){
            int t=x;x=y;y=t;
        }
        update(1,1,n,id[y],id[x],d);
    }
    static long query_road(int x,int y){
        long res=0;
        while(top[x]!=top[y]){
            if(dep[top[x]]<dep[top[y]]){
                int t=x;x=y;y=t;
            }
            res+=query(1,1,n,id[top[x]],id[x]);
            x=fa[top[x]];
        }
        if(dep[x]<dep[y]){
            int t=x;x=y;y=t;
        }
        res+=query(1,1,n,id[y],id[x]);
        return res;
    }
    static void update_sonTree(int x,long d){
        update(1,1,n,id[x],id[x]+siz[x]-1,d);
    }
    static long query_sonTree(int x){
        return query(1,1,n,id[x],id[x]+siz[x]-1);
    }
    static void solve() throws Exception{
        //快读快输
        AReader input=new AReader();
//        Scanner input=new Scanner(new InputStreamReader(System.in));
        PrintWriter out = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
        String al="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
        char[] ac=al.toCharArray();
        n=input.nextInt();
        init();
        for(int i=1;i<=n;++i)v[i]=input.nextInt();
        for(int i=1;i<n;++i){
            int u=input.nextInt();
            int v=input.nextInt();
            addEdge(u,v);addEdge(v,u);
        }
        dfs1(1,0);
        dfs2(1,1);
        build(1,1,n);
        m=input.nextInt();
        while(m>0){
            m--;
            int op=input.nextInt();
            if(op==1){
                int u=input.nextInt();
                int v=input.nextInt();
                int w=input.nextInt();
                update_road(u,v,w);
            }else if(op==2){
                int u=input.nextInt();
                long w=input.nextInt();
                update_sonTree(u,w);
            }else if(op==3){
                int u=input.nextInt();
                int v=input.nextInt();
                long ans=query_road(u,v);
                out.write(ans+"\n");
            }else{
                int u=input.nextInt();
                long ans=query_sonTree(u);
                out.write(ans+"\n");
            }
        }

        out.flush();
        out.close();
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        solve();
    }
//    public static final void main(String[] args) throws Exception {
//        new Thread(null, new Main(), "线程名字", 1 << 27).start();
//    }
//    @Override
//    public void run() {
//        try {
//            //原本main函数的内容
//            solve();
//
//        } catch (Exception e) {
//        }
//    }
    static//快读模板,不用管
    class AReader{
        BufferedReader bf;
        StringTokenizer st;

        public AReader(){
            bf=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
            st=new StringTokenizer("");
        }
        public String nextLine() throws IOException{
            return bf.readLine();
        }
        public String next() throws IOException{
            while(!st.hasMoreTokens()){
                st=new StringTokenizer(bf.readLine());
            }
            return st.nextToken();
        }
        public char nextChar() throws IOException{
            //确定下一个token只有一个字符的时候再用
            return next().charAt(0);
        }
        public int nextInt() throws IOException{
            return Integer.parseInt(next());
        }
        public long nextLong() throws IOException{
            return Long.parseLong(next());
        }
        public double nextDouble() throws IOException{
            return Double.parseDouble(next());
        }
        public float nextFloat() throws IOException{
            return Float.parseFloat(next());
        }
        public byte nextByte() throws IOException{
            return Byte.parseByte(next());
        }
        public short nextShort() throws IOException{
            return Short.parseShort(next());
        }
        public BigInteger nextBigInteger() throws IOException{
            return new BigInteger(next());
        }
    }
}

 

<think>我们使用树链剖分(重链分)将分割成链,然后利用DFS序(实际上是分后的DFS序)将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,每个子在DFS序中也是连续的(因为DFS遍历子时是连续的)。因此,子查询可以转化为区间查询。 步骤: 1. 第一次DFS:计算每个节点的父节点、深度、重儿子、子大小。 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,但本题只需要子查询,所以这一步可以简化,但我们还是按标准分来做)。 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。 子查询:对于节点u,其子对应的区间为[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?或者我们设计为增加一个增量? # 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?或者我们设计为传入增量(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:计算父节点、深度、子大小、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u的权值和:子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u的DFS序区间是连续的,因为递归完子后才会遍历下一个子。所以子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序保证了每个子是连续的,所以我们可以用区间[pos[u], pos[u]+size[u]-1]表示子。 - 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,则需要计算增量(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) ### 与状数组+DFS序的对比: - 状数组+DFS序(普通DFS序)同样可以做到,且状数组常数更小,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: 对于子查询状数组+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. 除了子查询树链剖分还能支持哪些类型的查询和操作? 3. 如果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. 线段树状数组在实现子查询时各自的优缺点是什么?</think>对于结构不变、节点数不超过 100,000 的场景,使用 **线段树 + 树链剖分** 是高效支持子权值查询和节点权值更新的解决方案。树链剖分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**:计算每个节点的父节点、深度、子大小(`size[u]`)和重儿子(子最大的子节点) - **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]` 和子结束时间 `end[u]`(子节点在 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) # 子大小 heavy = [-1] * (n+1) # 重儿子 dfn = [0] * (n+1) # DFS 入序时间戳 end = [0] * (n+1) # 子结束时间戳 cur_time = 0 def dfs1(u, p, d): """第一次 DFS:计算 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 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 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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