LOJ2526「HAOI2018」苹果树

本文介绍了一种解决二叉树路径长度总和问题的动态规划方法,通过将大二叉树从根部分解为更小的二叉树来计算所有可能路径长度的总和,讨论了状态设计、贡献计算及复杂度分析。

Description

题目链接

感觉题意已经挺清晰了,直接戳链接就行了

Solution

先考虑了在一个 \(n\) 个节点的树下接新的节点的计算方法,但发现如果一个树的形态不定那么路径长没法计算,所有接法的路径长之和也不具备什么规律

考虑到一棵树上有两种特殊的点:叶子和根,既然接新节点行不通,那么我们考虑从根把一棵大的二叉树拆成两个小二叉树(可以为空)

尝试了 \(3\) 种状态设计方法,最后还是选择了了一种最容易想到的设法,即设 \(dp_i\) 表示 \(i\) 个点所有可能的方案路径长的总和

但是发现这样的设法有一点点麻烦的地方,就是还要考虑被分开的两个二叉树之间产生的贡献,即我们还要计算一个 \(f_{i,j}\) 数组,表示一个大小为 \(i\) 的二叉树在大小为 \(j\) 的二叉树中产生的贡献,在累加的时候还要多加上 \(f_{i,j}(j-i-1)!+f_{j-i-1,j}i!\)

既然这样,我们不如让 \(dp_i​\) 表示 \(i​\) 个节点的子二叉树对全局(\(n​\) 个节点的二叉树)产生的贡献,那么可以得到
\[ dp_i=\sum\limits_{j=0}^{i-1}\dbinom{i-1}{j}(dp_j(i-j-1)!+dp_{i-j-1}j!+(i-j-1)!j!(j\times (n-j)+(i-j-1)\times (n-i+j+1))) \]
怎么理解这个方程?

首先,对于一个确定的二叉树,在生成完根节点后我们可以轮流生成它两个子树内的节点,那么一共会有 \(\binom{i-1}{j}\) 种方案(因为两个子二叉树内的生成顺序已经固定)

其次,我们知道 \(dp_i\) 表示的是所有 \(i\) 个节点的二叉树路径长的总和,若用 \(c_j\) 表示第 \(j\)\(i\) 个点的二叉树的路径总长,那么 \(dp_i\) 就相当于是加法原理得到的结果,即
\[ dp_i=\sum\limits_{j=1}^{i!}c_j \]
其中 \(i!\)\(i\) 个节点一共可以生成 \(i!\) 种二叉树(形态可能有重复)

现在假设我们已经以某种顺序生成了一棵左子树内有 \(j\) 个点,右子树内有 \(i-j-1\) 个点的二叉树

那么它们各自内部对全局产生的贡献就是 \(dp_j(i-j-1)!+dp_{i-j-1}j!\) ,乘上的阶乘意为在一棵子树确定下来的情况下,另一棵子树会有阶乘种子树与之匹配

现在我们还差根节点连向两棵子树的那两条边没有考虑,容易发现它们对全局的贡献就是 \(j\times (n-j)+(i-j-1)\times (n-i+j+1)\) ,还得乘上 \((i-j-1)!j!\),因为两棵子树共有这么多种匹配方案,在每种匹配方案中我们都得加上这个贡献

然后这题就做完了,复杂度 \(O(n^2)\)

其实这道题还是比较抽象的,需要好好想一想

收获大概就是

  • 对于按照某种规则生成出来的所有的树(也可能是图之类的),要计算它们的一些值,这种题可以考虑在原来的树上加点,或是把原来的树从树根处拆成两个更小的树(感觉后者可能更适用些)
  • 如果某个元素对局部产生的贡献不好算(或者算起来比较麻烦),而最终要求的总体的贡献是要局部的贡献推过来的,那么可以直接考虑这个元素对全局产生的贡献
  • 一些比较抽象的题在想的时候一定要理清思路

代码如下:

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
const int N=2e3+10;
int n,mod,c[N][N],fac[N],dp[N];
inline int MOD(int x){x-=x>=mod? mod:0;return x;}
inline void Add(int &x,int y){x+=y;x-=x>=mod? mod:0;}
inline int Minus(int x){x+=x<0? mod:0;return x;}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&mod);
    for(register int i=0;i<=n;i++){
        c[i][0]=1;
        for(register int j=1;j<=i;j++)
            c[i][j]=MOD(c[i-1][j]+c[i-1][j-1]);
    }
    fac[0]=1;for(register int i=1;i<=n;i++)fac[i]=1ll*fac[i-1]*i%mod;
    for(register int i=1;i<=n;i++)
        for(register int j=0;j<i;j++)
            Add(dp[i],1ll*c[i-1][j]*MOD(MOD(1ll*dp[j]*fac[i-j-1]%mod+1ll*dp[i-j-1]*fac[j]%mod)+1ll*fac[j]*fac[i-j-1]%mod*MOD(1ll*j*(n-j)%mod+1ll*(i-j-1)*(n-i+j+1)%mod)%mod)%mod);
    printf("%d\n",dp[n]);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/ForwardFuture/p/11548763.html

06-21
<think>我们正在查询LOJ6279相关的编程题目或解决方案。LOJ(LibreOJ)是一个在线的评测系统,主要收录算法竞赛题目。根据题号6279,我们需要确定该题目的具体内容。由于我无法直接访问网络,我将基于已知信息进行推理。在算法竞赛中,LOJ的题目编号通常特定的题目对应。题号6279可能对应一个特定的问题。根据常见的题目类型,我们可以推测它可能涉及数据结构算法。然而,为了准确回答,我们可以尝试回忆或推断常见的LOJ题目。例如,LOJ6000系列题目多为数据结构题,如线段树、树状数组等。实际上,通过搜索记忆,我回想起LOJ6279是“数列分块入门3”(BlockArray3)题目。这是“分块”系列题目中的一题。题目描述:给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值x的前驱(即最大的小于x的数)。因此,用户需要的是关于LOJ6279题目的描述和解决方案。解决方案:由于题目要求分块处理,我们将数列分成若干块,每块大小为sqrt(n)。对于每个块,我们维护一个有序的数组(用于二分查找)以及一个加法标记(记录整个块被加了多少)。操作:1.区间加法:对于整块,直接更新加法标记;对于不完整的块,暴力更新元素值,然后重新排序该块(或者重新构建有序数组)。2.查询区间内小于x的前驱:遍历区间内的所有块。对于整块,在块的有序数组中二分查找小于(x-加法标记)的最大值;对于不完整的块,暴力遍历每个元素,判断是否小于x(注意加上加法标记)并更新最大值。代码实现(C++)示例:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>#include<climits>usingnamespacestd;constintMAXN=100010;constintBLOCK_SIZE=320;//约sqrt(MAXN)intn;vector<int>a;vector<int>block_add;//每块的加法标记vector<vector<int>>sorted_blocks;//每块的有序数组voidinit(){intblock_num=(n+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE;block_add.assign(block_num,0);sorted_blocks.resize(block_num);for(inti=0;i<n;i++){sorted_blocks[i/BLOCK_SIZE].push_back(a[i]);}for(inti=0;i<block_num;i++){sort(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end());}}voidupdate_block(intblock_id){sorted_blocks[block_id].clear();intstart=block_id*BLOCK_SIZE;intend=min((block_id+1)*BLOCK_SIZE,n);for(inti=start;i<end;i++){sorted_blocks[block_id].push_back(a[i]);}sort(sorted_blocks[block_id].begin(),sorted_blocks[block_id].end());}voidadd(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){block_add[i]+=c;}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_r);}}intquery(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;intans=-1;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){//在块i的有序数组中二分查找小于c-block_add[i]的最大值inttarget=c-block_add[i];autoit=lower_bound(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end(),target);if(it!=sorted_blocks[i].begin()){it--;intval=*it+block_add[i];if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_r];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}returnans;}intmain(){cin>>n;a.resize(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];}init();for(inti=0;i<n;i++){intop,l,r,c;cin>>op>>l>>r>>c;l--;r--;//如果题目输入是1-indexed,则转换为0-indexedif(op==0){add(l,r,c);}else{cout<<query(l,r,c)<<endl;}}return0;}```注意:上述代码是示例代码,可能需要根据题目具体输入要求进行调整。§§相关问题§§1.LOJ6279题目的具体描述是什么?2.分块算法的时间复杂度是多少?3.除了分块,还有哪些方法可以解决LOJ6279?4.如何优化分块算法的常数?5.分块算法适用于哪些场景?</think>### LOJ 6279 题目分析解决方案 **题目描述**:LOJ 6279 是 LibreOJ 上的 **"数列分块入门 3"**,属于分块算法的经典练习题。核心要求如下: - **操作 1**:区间 $[l, r]$ 内每个数加上值 $c$ - **操作 2**:查询区间 $[l, r]$ 内小于 $c$ 的**最大元素值**(即前驱),不存在时返回 $-1$ #### 分块算法设计 分块的核心思想是将数列划分为 $\sqrt{n}$ 大小的块,平衡暴力操作批量处理。 ##### 关键数据结构 1. **块内有序数组**: - 每块维护一个排序后的数组,用于二分查找前驱。 - 示例:块 $B_i$ 的排序数组为 $S_i$。 2. **加法懒标记**: - 记录整块被加的总值 $add_i$(不影响块内有序性)。 ##### 操作实现 1. **区间加法($[l, r] + c$)**: - **整块**:直接更新懒标记 $add_i \gets add_i + c$,时间复杂度 $O(1)$。 - **碎块**:暴力修改元素值,并**重构有序数组**(排序),时间复杂度 $O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$。 2. **查询前驱($[l, r]$ 内 $< c$ 的最大值)**: - **整块**:在有序数组 $S_i$ 中二分查找 $c - add_i$ 的前驱,时间复杂度 $O(\log \sqrt{n})$。 - **碎块**:暴力遍历元素,检查 $a_j + add_i < c$ 并更新最大值,时间复杂度 $O(\sqrt{n})$。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100010; int n, block_size; vector<int> a; vector<int> add_tag; // 块的加法标记 vector<vector<int>> blocks; // 每块的有序数组 void init() { block_size = sqrt(n); int block_num = (n + block_size - 1) / block_size; add_tag.assign(block_num, 0); blocks.resize(block_num); for (int i = 0; i < n; i++) blocks[i / block_size].push_back(a[i]); for (int i = 0; i < block_num; i++) sort(blocks[i].begin(), blocks[i].end()); } void rebuild_block(int block_id) { blocks[block_id].clear(); int start = block_id * block_size; int end = min(start + block_size, n); for (int i = start; i < end; i++) blocks[block_id].push_back(a[i]); sort(blocks[block_id].begin(), blocks[block_id].end()); } void range_add(int l, int r, int c) { int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; if (block_l == block_r) { // 同一块内 for (int i = l; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); } else { // 左侧碎块 for (int i = l; i < (block_l + 1) * block_size; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); // 中间整块 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) add_tag[i] += c; // 右侧碎块 for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_r); } } int query_predecessor(int l, int r, int c) { int ans = -1; int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; // 左侧碎块暴力查询 for (int i = l; i < min(r + 1, (block_l + 1) * block_size); i++) { int val = a[i] + add_tag[block_l]; if (val < c && val > ans) ans = val; } // 中间整块二分查找 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) { int target = c - add_tag[i]; auto it = lower_bound(blocks[i].begin(), blocks[i].end(), target); if (it != blocks[i].begin()) { it--; int val = *it + add_tag[i]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } // 右侧碎块暴力查询 if (block_l != block_r) { for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) { int val = a[i] + add_tag[block_r]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } return ans; } int main() { cin >> n; a.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; init(); for (int i = 0; i < n; i++) { int op, l, r, c; cin >> op >> l >> r >> c; l--; r--; // 转为0-indexed if (op == 0) range_add(l, r, c); else cout << query_predecessor(l, r, c) << endl; } return 0; } ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**: - 单次修改/查询:$O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$(碎块排序主导)。 - 总操作 $m$ 次:$O(m \sqrt{n} \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$。 #### 优化技巧 1. **减少排序次数**: - 碎块修改时只重构受影响块的有序数组。 2. **块大小调整**: - 实测调整块大小为 $n^{0.6}$ 可能更快(需测试)。 #### 应用场景 分块算法适用于**强制在线**的区间问题(如 LOJ 的数列分块系列题),在 $O(\sqrt{n})$ 复杂度下平衡修改查询[^1]。
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