BZOJ2238 mst(最小生成树+树链剖分)

本文详细分析了BZOJ2238题目的解题思路,重点讲解如何结合最小生成树(MST)和树链剖分来解决该问题。首先,构建最小生成树,处理非生成树边的情况。接着,探讨生成树上边的删除,强调同一环中边的替代性质。通过在树剖线段树上标记,实现边的替代功能。在查询时,根据边的类型(轻边或重边)判断联通状态。虽然存在一些细节,但整体调试友好。

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【题目分析】

树剖好题。

首先按题意做出最小生成树,如果做不出,那么所有询问都是"Not connected"。

同样,如果删的是非生成树上的边,对答案不会造成影响,直接输出最小生成树的权值即可。

那么考虑生成树上的边被删的情况:

很明显,对于一个环上的所有边,如果删掉一条,剩下的点仍然会保持联通。

所以这个环上的所有边都是可以互相替代的。

按照这个思路,我们将所有非生成树上的边在树剖的线段树上打上标记,表示如果dfn[x]~dfn[y]间有边被拆掉就可以用权值为x的边进行替换,query的时候如果结果为INF,那么删了之后两个联通块是不连通的,输出"Not connected"即可。

注意最后query的时候其实只用做一次,分这条边是轻边还是重边,重边直接返回即可,轻边只能返回深度较深的那条链的结果。

细节稍多,但好调。

【代码~】

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN=1e5+10;
const int MAXM=2e5+10;
const int INF=0x3f3f3f3f;

int n,m,cnt,q;
int flag=1;
int ori,o
### 树链剖分的适用场景与使用方法 树链剖分是一种高效的数据结构,用于处理树上的路径查询和修改问题。它通过将树分解为若干条不相交的链来优化复杂度,使得许多原本需要 \(O(n)\) 时间的操作可以在 \(O(\log n)\) 时间内完成[^1]。 #### 1. 树链剖分的核心思想 树链剖分的核心在于将树分割成若干条链,这些链可以拼接成树上的任意路径。常见的树链剖分方法包括重链剖分和长链剖分。其中,重链剖分是最常用的一种方法,其基本原理是:对于每个节点,选择其所有子节点中包含节点数最多的子节点作为重儿子,连接重儿子的边称为重边,由重边构成的链称为重链[^2]。 #### 2. 树链剖分的适用场景 树链剖分适用于以下场景: - **路径查询**:例如,求解树上两点之间的最大值、最小值或和等问题。 - **路径修改**:例如,对树上某条路径上的所有节点进行加法或乘法操作。 - **子树查询**:例如,求解某个节点的子树中的最大值、最小值或和等问题。 - **动态维护**:当树的结构或节点属性发生变化时,树链剖分结合线段树等数据结构可以高效地维护这些变化。 #### 3. 树链剖分的应用方法 以下是树链剖分的基本应用步骤: ```python # 树链剖分的实现示例(Python) from collections import defaultdict, deque class TreeChainDecomposition: def __init__(self, n): self.n = n self.adj = defaultdict(list) self.parent = [0] * (n + 1) self.depth = [0] * (n + 1) self.size = [0] * (n + 1) self.heavy = [0] * (n + 1) self.top = [0] * (n + 1) self.pos = [0] * (n + 1) self.rpos = [0] * (n + 1) self.cnt = 0 def add_edge(self, u, v): self.adj[u].append(v) self.adj[v].append(u) def dfs1(self, u, p): self.parent[u] = p self.size[u] = 1 max_subtree = -1 for v in self.adj[u]: if v != p: self.depth[v] = self.depth[u] + 1 self.dfs1(v, u) self.size[u] += self.size[v] if self.size[v] > max_subtree: max_subtree = self.size[v] self.heavy[u] = v def dfs2(self, u, t): self.top[u] = t self.pos[u] = self.cnt self.rpos[self.cnt] = u self.cnt += 1 if self.heavy[u] != 0: self.dfs2(self.heavy[u], t) for v in self.adj[u]: if v != self.parent[u] and v != self.heavy[u]: self.dfs2(v, v) # 示例:初始化并构建树 n = 5 tree = TreeChainDecomposition(n) edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)] for u, v in edges: tree.add_edge(u, v) tree.dfs1(1, 0) tree.dfs2(1, 1) ``` 上述代码实现了树链剖分的基本框架,包括深度优先搜索(DFS)和重链划分。 #### 4. 实际应用案例 以 bzoj3252 为例,题目要求在树状结构中求解路径的最大价值和。这种问题可以通过树链剖分结合线段树或树状数组来解决。具体步骤如下: - 使用树链剖分将树划分为若干条链。 - 对每条链建立线段树或其他支持快速区间查询和修改的数据结构。 - 在查询或修改时,将路径拆分为若干条链,并分别在线段树上进行操作[^3]。 #### 5. 注意事项 - 树链剖分的时间复杂度通常为 \(O(n \log n)\),适合处理大规模数据。 - 在实际应用中,需要根据问题的具体需求选择合适的剖分方式(如重链剖分或长链剖分)。 - 结合其他数据结构(如线段树、树状数组)可以进一步提升效率。 ---
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