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本文探讨了一道复杂度为多项式的DP算法题,针对点仙人掌图的所有点集斯坦纳树边数的期望进行计算。文章详细解析了算法思路,包括桥边和环边的处理,并提供了具体的转移方程和代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一道很有思维难度的\(dp\)和仙人掌(雾
\(LOJ\)
\(Luogu\)


题目描述

题目要求一个\(n\)个点的点仙人掌的所有点集的斯坦纳树的边数的期望
\(n\leq 200\)
如果是一般图,这个问题是只能大力状压的.
但是这个图是一棵点仙人掌,那样就有多项式复杂度的算法了.


解析

由期望的线性性得我们可以把所有的边分开计算.
对于一条边\((u,v)\),我们分两种情况讨论.

情况\(1\):\((u,v)\)是桥

只要我们选中了桥两边的点,那么\((u,v)\)必被选,否则\((u,v)\)必不被选.
因此我们在\(tarjan\)的过程中维护一个\(size\),就直接把桥的贡献算掉了.
\[Ans=(2^{size_v}-1)*(2^{n-size_v}-1)\]

情况\(2\):\((u,v)\)是环边

这下情况变得复杂了.
我们想要算\((u,v)\)的贡献,发现十分棘手.
比如一个六元环,按顺序标号为\(1,2,3,4,5,6\)
我们选的点集在点\(1,3,5\)的儿子中.
那么这个环上所有边都有可能有贡献.
这样,想要算单独一条边的贡献就算不出来了.
我们考虑如何计算整个环的贡献.
我们称选了一个点是指选了它的儿子中的点.
在环上可能选了许多点.相邻的两个点中有距离.我们肯定是选择环长-最长距离作为答案.
\(F_{i,j,k}\)表示选的最左边点是\(i\),最右边点是\(j\),不考虑\(i,j\)之间路径的情况下答案是\(k\)的点集方案数.
那么\(F_{i,j,k}\)的贡献就是\(F_{i,j,k}*max(k,len-j+i)\)
再令\(w_i\)表示环上第\(i\)个点,删除所有和它相连的环边之后,它所在的连通块的大小.
那么,我们如何转移\(F\)值呢?
当然就是暴力枚举上一个\(j\)
那么\(dp\)方程就写出来了
\(F_{i,j,k}=(2^{w_j}-1)*(\sum_{t=0}^kF_{i,j-k,t}+\sum_{t=j-k+1}^{j-1}F_{i,t,k})\)
前半个\(sum\)是计算如果\(j\)和上一个点的距离等于\(k\),这时上一个点的最大值可以随便取.后半部分是\(j\)和上一个点的距离不等于\(k\),这时上一个点的最大值只能为\(k\).
那么我们发现这时一个前缀和的形式,那么只要二维前缀和一下即可.
完结撒花!

代码如下(经过了小幅度压行)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#define N (210)
#define M (80010)
#define P (1000000007)
#define inf (0x7f7f7f7f)
#define rg register int
#define Label puts("NAIVE")
#define spa print(' ')
#define ent print('\n')
#define rand() (((rand())<<(15))^(rand()))
typedef long double ld;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ull;
using namespace std;
inline char read(){
    static const int IN_LEN=1000000;
    static char buf[IN_LEN],*s,*t;
    return (s==t?t=(s=buf)+fread(buf,1,IN_LEN,stdin),(s==t?-1:*s++):*s++);
}
template<class T>
inline void read(T &x){
    static bool iosig;
    static char c;
    for(iosig=false,c=read();!isdigit(c);c=read()){
        if(c=='-')iosig=true;
        if(c==-1)return;
    }
    for(x=0;isdigit(c);c=read())x=((x+(x<<2))<<1)+(c^'0');
    if(iosig)x=-x;
}
inline char readchar(){
    static char c;
    for(c=read();!isalpha(c);c=read())
    if(c==-1)return 0;
    return c;
}
const int OUT_LEN = 10000000;
char obuf[OUT_LEN],*ooh=obuf;
inline void print(char c) {
    if(ooh==obuf+OUT_LEN)fwrite(obuf,1,OUT_LEN,stdout),ooh=obuf;
    *ooh++=c;
}
template<class T>
inline void print(T x){
    static int buf[30],cnt;
    if(x==0)print('0');
    else{
        if(x<0)print('-'),x=-x;
        for(cnt=0;x;x/=10)buf[++cnt]=x%10+48;
        while(cnt)print((char)buf[cnt--]);
    }
}
inline void flush(){fwrite(obuf,1,ooh-obuf,stdout);}
int ne[M],fi[N],b[M],siz[N],n,m,E=1;
int dfn[N],low[N],ind,cir[N],sz[M];
LL ans,S1[N][N],S2[N][N],w[N]; bool vis[N];
LL ksm(LL a,int p){
    LL res=1;
    while(p){
        if(p&1)res=(res*a)%P;
        a=(a*a)%P,p>>=1;
    }
    return res;
}
void add(int x,int y){ne[++E]=fi[x],fi[x]=E,b[E]=y;}
int nxt(int u){
    for(int i=fi[u];i;i=ne[i]){
        int v=b[i];
        if(low[v]>dfn[u]||low[u]>dfn[v]||vis[v])continue;
        return v;
    }
    return 0;
}
void dp(int st){
    int cnt=0;
    for(int i=st;i;i=nxt(i))cir[++cnt]=i,vis[i]=1;
    if(cnt==1)return;
    for(int i=1;i<=cnt;i++){
        int t=cir[i];
        for(int j=fi[t];j;j=ne[j])
        w[t]+=sz[j];w[t]=(ksm(2ll,w[t]+1)-1ll);
    }
    for(int i=1;i<cnt;i++){
        for(int j=0;j<=cnt;j++)S1[i][j]=w[cir[i]];
        for(int j=i+1;j<=cnt;j++){
            for(int k=1;k<=j-i;k++){
                LL f=(S1[j-k][k]+S2[j-1][k]-S2[j-k][k]+P)%P*w[cir[j]]%P;
                (ans+=f*(cnt-max(cnt-j+i,k)))%=P;
                S1[j][k]=(S1[j][k-1]+f)%P,S2[j][k]=(S2[j-1][k]+f)%P;
            }
            for(int k=j-i+1;k<=cnt;k++)
            S1[j][k]=S1[j][k-1],S2[j][k]=S2[j-1][k];
        }
    }
    for(int i=0;i<=cnt;i++)
    for(int j=0;j<=cnt;j++)
    S1[i][j]=S2[i][j]=0;
}
void tarjan(int u,int pre){
    dfn[u]=low[u]=++ind,siz[u]=1;
    for(int i=fi[u];i;i=ne[i]){
        int v=b[i];
        if(!dfn[v]){
            tarjan(v,u),siz[u]+=siz[v];
            low[u]=min(low[v],low[u]);
            if(low[v]>dfn[u])
                sz[i]=siz[v],sz[i^1]=n-siz[v],
                ans=(ans+(ksm(2ll,siz[v])-1ll)*(ksm(2ll,n-siz[v])-1ll)%P)%P;
        }
        else if(v!=pre)low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    }
}
int main(){
    read(n),read(m);
    for(int i=1,x,y;i<=m;i++)
    read(x),read(y),add(x,y),add(y,x);
    tarjan(1,0);for(int i=1;i<=n;i++)if(!vis[i])dp(i);
    printf("%lld\n",(ans*ksm(ksm(2,n),P-2))%P);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Romeolong/p/10108972.html

### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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