P3128 [USACO15DEC]最大流Max Flow

本文探讨了在给定多条路径的情况下,如何利用差分数组高效计算被经过最多次数的点。通过构建图结构并使用深度优先搜索(DFS)和最近公共祖先(LCA)算法,实现了对每条路径上节点的计数,最终找到被经过次数最多的点。

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问题:给定n条路径,求被经过最多的点被经过的次数。

设差分数组cnt[i],那么对于任意一条路径(u,v),我们可以这么更新cnt数组:

cnt[u]+=1,cnt[v]+=1,cnt[LCA(u,v)]-=1,cnt[fa[LCA(u,v)]]-=1

最终点i被经过的次数(ans_{i}):

ans_{i}=cnt_{i}+\sum_{j}^{j\in son_{i}}cnt_{j}

AC代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#define ri register int
using namespace std;

const int MAXN=100020;
int n,k,m,u[MAXN],v[MAXN],fst[MAXN],nxt[MAXN],xi,yi,ans;
int fa[MAXN][16],deep[MAXN],cnt[MAXN];

void dfs(int x,int father,int dep)
{
	fa[x][0]=father,deep[x]=dep;
	for(ri i=1;(1<<i)<=deep[x];i++)
		fa[x][i]=fa[fa[x][i-1]][i-1];
	for(ri k=fst[x];k>0;k=nxt[k])
		if(v[k]!=father)	dfs(v[k],x,dep+1);
}

int LCA(int x,int y)//求LCA
{
	if(deep[x]<deep[y])	 swap(x,y);
	int step=deep[x]-deep[y];
	for(ri i=15;i>=0;i--)
		if(step&(1<<i))	 x=fa[x][i];
	if(x==y)	return x;
	for(ri i=15;i>=0;i--)
	{
		if(fa[x][i]!=fa[y][i])
		{
			x=fa[x][i];
			y=fa[y][i];
		}
	}
	return fa[x][0];
}

void dfs2(int x)//累加数组cnt的值,最终统计出来的cnt[i]即为点i被经过的次数。
{
	for(ri k=fst[x];k>0;k=nxt[k])
		if(v[k]!=fa[x][0])
		{
			dfs2(v[k]);
			cnt[x]+=cnt[v[k]];
		}
	ans=max(ans,cnt[x]);
}

int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&k);
	m=(n-1)<<1;
	for(ri i=1;i<=m;i+=2)
	{
		scanf("%d%d",&u[i],&v[i]);
		nxt[i]=fst[u[i]],fst[u[i]]=i;
		u[i+1]=v[i],v[i+1]=u[i];
		nxt[i+1]=fst[u[i+1]],fst[u[i+1]]=i+1;
	}
	dfs(1,0,0);
	for(ri i=1;i<=k;i++)	
	{
		scanf("%d%d",&xi,&yi);
		int now=LCA(xi,yi);
		cnt[xi]+=1,cnt[yi]+=1,cnt[fa[now][0]]-=1,cnt[now]-=1;
	}
	dfs2(1);
	cout<<ans;
	return 0;
}

 

<think>好的,用户想学习树上差分,需要一份详细的中文学习材料,用Markdown格式。首先,我得先确认用户的基础,可能已经掌握了树的基本概念和遍历方法,以及差分数组的知识。接下来,我需要整理树上差分的核心内容,包括适用场景、基本思想、操作步骤、常见问题类型和例题解析。 首先,要介绍什么是树上差分,强调它用于高效处理树上路径更新和查询。然后,对比一维差分,说明其不同之处。接着,分点讲解点差分和边差分的实现方法,包括思路、步骤和例子。这部分需要详细说明如何利用LCA来拆分路径,以及如何进行后续的DFS统计。 然后,要考虑用户可能遇到的常见问题,比如如何选择点差分还是边差分,如何处理多次询问后的统计,以及时间复杂度的分析。这部分要简明扼要,帮助用户避免常见错误。 接下来是例题部分,选择经典题目如洛谷P3128和P3258,给出解题思路和代码示例,确保用户能通过实际应用加深理解。需要注意代码的注释和解释,帮助用户理解每一步的作用。 最后,推荐一些练习题目和参考资料,帮助用户巩固知识。需要确保链接的有效性,或者至少给出题目名称和来源,方便用户查找。 在组织内容时,要保持结构清晰,使用Markdown的标题、子标题、代码块和列表,让文档易读。同时,语言要简洁明了,避免过于学术化的表述,适合自学使用。还要注意检查逻辑是否连贯,步骤是否准确,避免技术错误,比如LCA的正确使用、差分数组的更新方式是否正确等。 可能用户需要的是从基础到应用的完整路径,因此需要按照学习顺序组织内容,先理论后实践,再练习题。另外,用户可能对树上差分的具体应用场景不太清楚,需要举例说明,比如统计节点被覆盖的次数,或者路径上的权重更新。 需要确保提供的代码示例正确,并且有适当的注释,方便用户理解。同时,时间复杂度分析部分要简明,指出优化点,比如使用Tarjan或倍增法求LCA对效率的影响。 总结来说,整个学习材料需要覆盖概念、原理、实现步骤、例题详解和练习题,结构清晰,内容详实,适合自学。同时,语言要口语化,避免生硬,让用户容易理解和跟进。</think>```markdown # 树上差分 系统学习指南 ## 📚 前置知识要求 1. 树的基本概念(节点、边、、子树、LCA) 2.树的遍历方法(DFS、BFS) 3. 差分数组的基本概念与应用 4. 最近公共祖先(LCA)算法 ## 🌳 什么是树上差分? **核心思想**:将树上的路径修改操作转换为节点/边的增量标记,通过DFS后序遍历进行统计 **典型应用场景**: - 统计树上路径覆盖次数 - 路径权重批量增加 - 网络流量统计 - 离线处理多个区间操作 ## 🔢 两种实现方式 ### 1. 点差分 **适用场景**:路径端点处理(统计节点被覆盖次数) **操作步骤**: 1. 找到路径u-v的LCA 2. 差分数组操作: ```python diff[u] += val diff[v] += val diff[lca] -= val if father[lca] exists: diff[father[lca]] -= val ``` ### 2. 边差分 **适用场景**:路径边处理(统计边被覆盖次数) **操作步骤**: 1. 将边权下放到子节点 2. 差分数组操作: ```python diff[u] += val diff[v] += val diff[lca] -= 2*val ``` ## 🛠️ 实现流程 1. 预处理LCA(倍增/Tarjan) 2. 进行差分标记 3. DFS后序遍历统计结果 4. 据需求处理最终数据 ## 💡 关键问题解析 ### Q1 如何选择点/边差分? - 统计节点 → 点差分 - 统计边 → 边差分 ### Q2 多次操作后如何统计? 通过DFS后序遍历累加子节点的标记值: ```python def dfs(u, parent): for v in children[u]: if v != parent: dfs(v, u) diff[u] += diff[v] ``` ## 📝 经典例题 ### 例题1:洛谷P3128 [USACO15DEC]Max Flow **题目**:给树上的多条路径,求最大节点流量 **解法**: 1. 点差分处理每条路径 2. DFS统计最终值 3. 遍历求最大值 **代码片段**: ```python # 伪代码示例 for _ in range(k): u, v = path lca = find_lca(u, v) diff[u] += 1 diff[v] += 1 diff[lca] -= 1 if parent[lca]: diff[parent[lca]] -= 1 dfs(root) print(max(diff)) ``` ### 例题2:洛谷P3258 [JLOI2014]松鼠的新家 **特点**:边差分应用,注意首尾节点的特殊处理 ## 🚀 复杂度分析 - 空间复杂度:O(n) ## 🔍 推荐练习 1. [CF1076E] Vasya and a Tree 2. [LOJ #10131] 暗的连锁 3. [POJ 3417] Network ## 📖 学习资源推荐 1. 《算法竞赛进阶指南》第0x63节 2. OI Wiki 树上差分专题 3. 洛谷题单:树上差分经典问题 ## 🧠 学习要点总结 1. 差分思想的核心是"标记-传递" 2. LCA的正确求法是关键 3. 注意区分点差分和边差分的不同处理 4. DFS后序遍历是统计的关键步骤 建议先理解一维差分,再通过2-3道典型题目实践,最后挑战变形题。遇到问题可画图模拟差分过程辅助理解。 ```
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