【bzoj1036】树的统计Count【树链剖分】【ZKW大法好】【卡常大法好】

本文介绍了一种树形数据结构上的路径查询算法优化方法,通过预处理建立数据结构,实现快速查询两点间路径的最大值和总和,适用于动态更新场景。

关于这个树上路径端点会重合的问题,我们只要不判断x==y就行了。详见被注释呵呵的地方。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn=30001;
typedef int arr[maxn];
typedef int arr1[maxn<<1];
arr fa,top,dep,size,son,idx;
arr list;
arr1 next,to;
struct node{int sum,max;}t[65538];
int M,z,n,tot;
const int inf=30001;
node U(const node &a,const node &b){
    return (node){
        a.sum+b.sum,
        max(a.max,b.max)
    };
}
void change(int s,int w){
    for(t[s].max=t[s].sum=w,s>>=1;s;s>>=1) t[s]=U(t[s<<1],t[s<<1|1]);
}
int Max(int l,int r){
    int lans=-inf,rans=-inf;
    for(l+=M-1,r+=M+1;l^r^1;l>>=1,r>>=1){
        if(~l&1) lans=max(lans,t[l^1].max);
        if( r&1) rans=max(rans,t[r^1].max);
    }
    return max(lans,rans);
}
int Sum(int l,int r){
    int ans=0;
    for(l+=M-1,r+=M+1;l^r^1;l>>=1,r>>=1){
        if(~l&1) ans+=t[l^1].sum;
        if( r&1) ans+=t[r^1].sum;
    }
    return ans;
}
void dfs1(int x){
    size[x]=1;son[x]=0;
    for(int k=list[x];k;k=next[k])
        if(to[k]!=fa[x]){
            fa[to[k]]=x;
            dep[to[k]]=dep[x]+1;
            dfs1(to[k]);
            size[x]+=size[to[k]];
            if(size[to[k]]>size[son[x]]) son[x]=to[k];
        }
}
void dfs2(int x,int tp){
    top[x]=tp;
    idx[x]=++z;
    if(son[x]) dfs2(son[x],tp);
    for(int k=list[x];k;k=next[k])
        if(to[k]!=fa[x]&&to[k]!=son[x]) dfs2(to[k],to[k]);
}
int findSum(int x,int y){
    int ans=0,tpx=top[x],tpy=top[y];
    while(tpx!=tpy){
        if(dep[tpx]<dep[tpy])
            swap(tpx,tpy),swap(x,y);
        ans+=Sum(idx[tpx],idx[x]);
        x=fa[tpx];
        tpx=top[x];
    }
    if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);//呵呵
    return ans+Sum(idx[y],idx[x]);
}
int findMax(int x,int y){
    int ans=-inf,tpx=top[x],tpy=top[y];
    while(tpx!=tpy){
        if(dep[tpx]<dep[tpy])
            swap(tpx,tpy),swap(x,y);
        ans=max(ans,Max(idx[tpx],idx[x]));
        x=fa[tpx];
        tpx=top[x];
    }
    if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);//呵呵
    return max(ans,Max(idx[y],idx[x]));
}
inline int read(){
    int x=0;
    char ch=getchar();
    bool f=0;
    while(!isdigit(ch)){if(ch=='-') f=1;ch=getchar();}
    while(isdigit(ch)) x=x*10+ch-48,ch=getchar();
    return f?-x:x;
}
inline void add(int a,int b){
    next[++tot]=list[a];
    list[a]=tot;
    to[tot]=b;
}

void init(){
    n=read();
    M=1;while(M<=n) M<<=1;
    int x,y;
    for(int i=1;i<n;++i){
        x=read();y=read();
        add(x,y);add(y,x);
    }
    dfs1(1);dfs2(1,1);
    for(int i=1;i<=n;++i){
        x=read();
        t[idx[i]+M]=(node){x,x};
    }
    for(int i=M-1;i;--i) t[i]=U(t[i<<1],t[i<<1|1]);
}
int a[10];
inline void print(int x){
    if(x<0) putchar('-'),x=-x;  
    if(x) a[0]=0;
    else a[1]=0,a[0]=1;
    while(x) a[++a[0]]=x%10,x/=10;
    for(;a[0];--a[0])
        putchar(a[a[0]]+48);
    putchar('\n');
}
void work(){
    char cmd[10];
    int q=read(),u,v;
    while(q--){
        scanf("%s",cmd);
        if(cmd[1]=='M'){
            u=read();v=read();
            print(findMax(u,v));
        }
        else if(cmd[1]=='S'){
            u=read();v=read();
            print(findSum(u,v));
        }
        else{
            u=read();v=read();
            change(idx[u]+M,v);
        }
    }
}
int main(){
    init();
    work();
    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。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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