[JZOJ4927]第K大

本文介绍了一种利用点分治算法解决树上Kth最近点距离问题的方法。通过对树进行点分治处理,并结合二分查找与重心树的概念,实现了高效的求解方案。最终的时间复杂度为O(nlog²nlog(nw))。

题目大意

给定一棵具有n个节点的树,每条边(u,v)有权值w(u,v)。定义d(i,j)表示距离点ij近的点的距离,注意d(i,1)=0。对于每一个点i,都给定ki。请你求出每个点的d(i,ki)

1n104,1w103
本题开O2……


题目分析

裸的点分治。
二分答案,转化为判定性问题,然后使用点剖的重心树来判定。
每个重心维护重心树子树中所有点到其距离的排序,以及到其上级重心的距离的排序,二分查找即可。
时间复杂度O(nlog2nlog(nw))


代码实现

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cctype>

using namespace std;

inline int read()
{
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while (!isdigit(ch)) f=ch=='-'?-1:f,ch=getchar();
    while (isdigit(ch)) x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
    return x*f;
}

int buf[30];

inline void write(int x)
{
    if (x<0) putchar('-'),x=-x;
    for (;x;x/=10) buf[++buf[0]]=x%10;
    if (!buf[0]) buf[++buf[0]]=0;
    for (;buf[0];putchar('0'+buf[buf[0]--]));
}

const int N=10050;
const int LGN=15;
const int E=N<<1;
const int EL=N<<1;
const int LGEL=15;

int deep[N],top[N],fa[N],pos[N],last[N],que[N],size[N],crf[N],st[N],en[N];
int tov[E],nxt[E],len[E];
int LOG[EL],euler[EL];
int data[2][N*LGN];
int rmq[EL][LGEL];
bool vis[N];
int n,tot,head,tail,cnt,el,lgel,sum;

void insert(int x,int y,int z){tov[++tot]=y,len[tot]=z,nxt[tot]=last[x],last[x]=tot;}

int core(int src)
{
    for (head=0,fa[que[tail=1]=src]=0,top[src]=0;head!=tail;)
    {
        int x=que[++head],i=last[x],y;
        for (size[x]=1;i;i=nxt[i]) if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y]) fa[que[++tail]=y]=x,top[y]=top[x]+len[i];
    }
    for (head=tail;head>1;size[fa[que[head]]]+=size[que[head]],head--);
    int ret=0,res=n+1;
    for (head=1;head<=tail;head++)
    {
        int x=que[head],i=last[x],y,tmp=0;
        for (;i;i=nxt[i]) if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y]) tmp=max(tmp,size[y]);
        tmp=max(tmp,size[src]-size[x]);
        if (tmp<res) ret=x,res=tmp;
    }
    return ret;
}

int build(int c,int f,int delta)
{
    fa[c=core(c)]=0;
    for (head=0,deep[que[tail=1]=c]=0;head!=tail;)
        for (int x=que[++head],i=last[x],y;i;i=nxt[i])
            if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y]) deep[que[++tail]=y]=deep[fa[y]=x]+len[i];
    st[c]=cnt+1,cnt=en[c]=cnt+tail;
    for (head=1;head<=tail;head++) data[0][st[c]+head-1]=deep[que[head]],f?data[1][st[c]+head-1]=top[que[head]]+delta:0;
    sort(data[0]+st[c],data[0]+en[c]+1),f?sort(data[1]+st[c],data[1]+en[c]+1),0:0;
    vis[c]=1;
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) crf[build(y,c,len[i])]=c;
    return c;
}

void dfs(int x)
{
    rmq[pos[euler[++el]=x]=el][0]=x;
    for (int i=last[x],y;i;i=nxt[i])
        if ((y=tov[i])!=fa[x]) deep[y]=deep[x]+1,top[y]=top[x]+len[i],fa[y]=x,dfs(y),euler[++el]=x,rmq[el][0]=x;
}

void pre()
{
    LOG[1]=0;
    for (int i=2;i<=el;i++) LOG[i]=LOG[i-1]+(1<<LOG[i-1]+1==i);
    lgel=LOG[el];
    for (int j=1;j<=lgel;j++)
        for (int i=1;i+(1<<j)-1<=el;i++)
            rmq[i][j]=deep[rmq[i][j-1]]<deep[rmq[i+(1<<j-1)][j-1]]?rmq[i][j-1]:rmq[i+(1<<j-1)][j-1];
}

int getrmq(int l,int r)
{
    int lgr=LOG[r-l+1];
    return deep[rmq[l][lgr]]<deep[rmq[r-(1<<lgr)+1][lgr]]?rmq[l][lgr]:rmq[r-(1<<lgr)+1][lgr];
}

int lca(int x,int y)
{
    if ((x=pos[x])>(y=pos[y])) swap(x,y);
    return getrmq(x,y);
}

int dist(int x,int y){return top[x]+top[y]-(top[lca(x,y)]<<1);}

int query(bool flag,int x,int y)
{
    int l=st[x],r=en[x],mid,ret=l-1;
    while (l<=r)
    {
        mid=l+r>>1;
        if (data[flag][mid]<=y) ret=mid,l=mid+1;
        else r=mid-1;
    }
    return ret=ret-st[x]+1;
}

int count(int src,int l)
{
    int ret=0;
    for (int x=src,y=crf[x];x;x=y,y=crf[x])
    {
        ret+=query(0,x,l-dist(src,x));
        if (y) ret-=query(1,x,l-dist(src,y));
    }
    return ret;
}

int kth(int x,int k)
{
    int l=0,r=sum,mid,ret=-1;
    while (l<=r)
    {
        mid=l+r>>1;
        if (count(x,mid)>=k) ret=mid,r=mid-1;
        else l=mid+1;
    }
    return ret;
}

int main()
{
    freopen("treekth.in","r",stdin),freopen("treekth.out","w",stdout);
    n=read();
    for (int i=1,x,y,z;i<n;i++) x=read(),y=read(),z=read(),insert(x,y,z),insert(y,x,z),sum+=z;
    build(1,0,0),deep[1]=top[1]=fa[1]=0,dfs(1),pre();
    for (int i=1;i<=n;i++) write(kth(i,read())),putchar('\n');
    fclose(stdin),fclose(stdout);
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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