[Vani有约会]雨天的尾巴

本文详细介绍了线段树合并的基本原理与操作流程,并通过一道实战题目展示了如何使用线段树合并解决复杂的数据结构问题。文章深入解析了线段树合并的三种情况,以及在具体题目中的应用。

我之前考试是遇到过这题,但是数据范围k<=20,状压就能过。

结果原题范围k<=100000……

果断线段树合并。

普及线段树合并:

比如两个相同大小的线段树,将b树各个区间上的值合并到a树上,从树根开始合并,然后递归合并左右儿子,有三种情况:

(假设现在a树遍历到x点,b树遍历到y点)

1.x,y至少其一未被修改过(语文不好勿喷),则将x变为遍历过的那个。

2.x,y位于叶节点(l==r),则sum[x]+=sum[y]。

3.一般情况,递归处理左右儿子,最后更新当前点。

本题中合并如下:

void merge(int &a,int b,int l,int r)
{
    if(!b)return ;
    if(!a){a=b;return ;}
    //1
    if(l==r){sum[a]+=sum[b];if(sum[a]==sum[b])sn[a]=l;return ;}//注意维护
    //2
    int mid = (l+r)>>1;
    merge(ls[a],ls[b],l,mid);//递归左子树
    merge(rs[a],rs[b],mid+1,r);//递归右子树
    update(a);
    //3
}

 

juruo代码奉上:

 

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 100105
inline int rd()
{
    int f=1,c=0;char ch = getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){c=10*c+ch-'0';ch=getchar();}
    return f*c;
}
int n,m,hed[N],cnt;
struct eg
{
    int to;
    int nxt;
}e[2*N];
void ae(int f,int t)
{
    e[++cnt].to = t;
    e[cnt].nxt = hed[f];
    hed[f] = cnt;
}
int dep[N],fa[N],son[N],tp[N],siz[N];
void dfs1(int u)
{
    dep[u]=dep[fa[u]]+1;
    siz[u]=1;
    for(int j=hed[u];j;j=e[j].nxt)
    {
        int to = e[j].to;
        if(to==fa[u])continue;
        fa[to]=u;
        dfs1(to);
        siz[u]+=siz[to];
        if(siz[to]>siz[son[u]])son[u]=to;
    }
}
void dfs2(int u,int topn)
{
    tp[u]=topn;
    if(!son[u])return ;
    dfs2(son[u],topn);
    for(int j=hed[u];j;j=e[j].nxt)
    {
        int to = e[j].to;
        if(to==fa[u]||to==son[u])continue;
        dfs2(to,to);
    }
}
int get_lca(int a,int b)
{
    while(tp[a]!=tp[b])
    {
        if(dep[tp[a]]<dep[tp[b]])swap(a,b);
        a=fa[tp[a]];
    }
    return dep[a]<dep[b]?a:b;
}
int rt[N],sum[70*N],sn[70*N],ls[70*N],rs[70*N],tot;
void update(int u)
{
    sn[u]=sum[ls[u]]>=sum[rs[u]]?sn[ls[u]]:sn[rs[u]];
    sum[u]=sum[ls[u]]>=sum[rs[u]]?sum[ls[u]]:sum[rs[u]];
}
void insert(int l,int r,int &u,int qx,int d)
{
    if(!u)u=++tot;
    if(l==r)
    {
        sum[u]+=d;
        if(sum[u])sn[u]=l;
        else sn[u]=0;
        return ;
    }
    int mid = (l+r)>>1;
    if(qx<=mid)insert(l,mid,ls[u],qx,d);
    else insert(mid+1,r,rs[u],qx,d);
    update(u);
}
void merge(int &a,int b,int l,int r)
{
    if(!b)return ;
    if(!a){a=b;return ;}
    if(l==r){sum[a]+=sum[b];sn[a]=sum[a]>0?l:0;return ;}
    int mid = (l+r)>>1;
    merge(ls[a],ls[b],l,mid);
    merge(rs[a],rs[b],mid+1,r);
    update(a);
}
int ans[N];
void dfs(int u)
{
    for(int j=hed[u];j;j=e[j].nxt)
    {
        int to = e[j].to;
        if(to==fa[u])continue;
        dfs(to);
        merge(rt[u],rt[to],1,m);
    }
    ans[u]=sn[rt[u]];
}
struct ND
{
    int f,t,z;
}nd[N];
bool cmp(ND a,ND b)
{
    return a.z<b.z;
}
int to[N];
int main()
{
    n=rd(),m=rd();
    for(int f,t,i=1;i<n;i++)
    {
        f=rd(),t=rd();
        ae(f,t),ae(t,f);
    }
    dfs1(1),dfs2(1,1);
    for(int f,t,z,i=1;i<=m;i++)
    {
        f=rd(),t=rd(),z=rd();
        nd[i].f=f,nd[i].t=t,nd[i].z=z;
    }
    sort(nd+1,nd+1+m,cmp);
    int las=-1,k=0;
    for(int f,t,z,lca,i=1;i<=m;i++)
    {
        if(nd[i].z!=las)
        {
            las=nd[i].z;
            to[++k]=nd[i].z;
        }
        nd[i].z=k;
        f = nd[i].f,t = nd[i].t,z = nd[i].z;
        lca = get_lca(f,t);
        insert(1,m,rt[f],z,1);
        insert(1,m,rt[t],z,1);
        insert(1,m,rt[lca],z,-1);
        if(lca!=1)insert(1,m,rt[fa[lca]],z,-1);
    }
    dfs(1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        printf("%d\n",to[ans[i]]);
    }
    return 0;
}

 

在这里提一下空间问题:

每进行一次插入,会添加log级的点,因此juruo认为开nlogn级数组即可。

转载于:https://www.cnblogs.com/LiGuanlin1124/p/9571295.html

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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