[JZOJ5058]采蘑菇

本文介绍了一种基于点分治的算法,用于解决特定类型的树形结构问题,具体是在一棵带有节点颜色信息的树上进行路径颜色种类数的统计。

题目大意

给定一棵n个节点的树,每个点有一个颜色种类ci
对于每一个点x,你需要统计从x出发的所有路径的颜色种类数之和。

1n3×105,0cin


题目分治

首先这题虚树肯定可以做,这里不讲。
考虑使用点分治,先不考虑有多种颜色。假设我只想统计出现过某一种颜色的路径总数。
对于分治重心c,在分治过程中做到点x
 如果xc的路径上已经有了这一种颜色,那么x的答案显然就要加上当前分治层的点数减去x所在子树的点数。
 如果xc的路径上没有这种颜色,我们就要通过预处理求出所有到c路径(不包括c)包含该种颜色的路径条数统计出来,减去x所在子树中满足同样条件的路径数,加在x的答案上面。
现在考虑将其扩展到多种颜色上。
对于分治重心c,在分治过程中做到点x
 设其到c路径上颜色种类数为cnt,分治层点数减去x所在子树的点数是siz,答案就要加上cnt×siz
 对于那些没有出现过的颜色种类,我们考虑先预处理不包含颜色i的到c路径(不包含c)条数fi,那么答案就要加上每种没有出现过的颜色的f值,算的时候由于我们是深搜实现,一开始用sum记录f值和,每新出现一种颜色就减掉对应的f,消失一种颜色就加上,这样就可以快速求出要加的值了。当然,我们还要减去和x同一棵子树的路径,这个在实现的时候,我们再深搜计算一个子树之前先深搜一边把这个子树的路径从f中删掉就好了,深搜计算完之后再深搜加回去就好了。
时间复杂度O(nlogn)


代码实现

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

using namespace std;

typedef long long LL;

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];

void write(LL 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=300050;
const int E=N<<1;

int last[N],fa[N],size[N],col[N],f[N],ext[N],que[N];
int nxt[E],tov[E];
bool vis[N];
LL ans[N];
int n,tot,head,tail,cur;
LL sum;

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

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

void dfs(int x)
{
    size[x]=1;
    for (int i=last[x],y;i;i=nxt[i])
        if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y])
            fa[y]=x,dfs(y),size[x]+=size[y];
}

void count(int x,int *f,int sig)
{
    if (!ext[col[x]]++) f[col[x]]+=sig*size[x],sum+=sig*size[x],++cur;
    for (int i=last[x],y;i;i=nxt[i])
        if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y]) count(y,f,sig);
    if (!--ext[col[x]]) --cur;
}

void calc(int x,int siz,int c)
{
    if (!ext[col[x]]++) sum-=f[col[x]],++cur;
    ans[x]+=1ll*siz*cur+sum,ans[c]+=cur;
    for (int i=last[x],y;i;i=nxt[i])
        if ((y=tov[i])!=fa[x]&&!vis[y]) calc(y,siz,c);
    if (!--ext[col[x]]) sum+=f[col[x]],--cur;
}

void solve(int x)
{
    int c=core(x);
    ++ans[c],size[c]=1;
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) fa[y]=c,dfs(y),size[c]+=size[y];
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) count(y,f,1);
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) count(y,f,-1),++ext[col[c]],sum-=f[col[c]],cur=1,calc(y,size[c]-size[y],c),--ext[col[c]],sum+=f[col[c]],cur=0,count(y,f,1);
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) count(y,f,-1);
    vis[c]=1;
    for (int i=last[c],y;i;i=nxt[i])
        if (!vis[y=tov[i]]) solve(y);
}

int main()
{
    freopen("mushroom.in","r",stdin),freopen("mushroom.out","w",stdout);
    n=read();
    for (int i=1;i<=n;++i) col[i]=read();
    for (int i=1,x,y;i<n;++i) x=read(),y=read(),insert(x,y),insert(y,x);
    solve(1);
    for (int i=1;i<=n;++i) write(ans[i]),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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