bzoj5404 party 树链剖分+bitset

本文探讨了在有向图中使用轻重链剖分和网络流算法解决特定问题的方法。通过记录节点到链顶节点的颜色bitset,结合线段树查询,实现了高效的查询复杂度。此外,应用二分法和网络流验证解决方案的可行性,引入Hall定理确保匹配条件。最终,通过枚举集合和计算最小比值找到最优解。

Description


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Solution


我好弱啊,第一档分都没拿到手orz

首先看清题意,这是一个有向图
一个朴素的想法就是我们倍增记录rec[i,j]表示i向上2^k层后包含节点颜色的bitset,m只有1k
注意到这样非常慢,考虑轻重链剖分的做法。我们记录rec[i]为i到链顶节点包含颜色的bitset,对于不满一整条链的我们用线段树查询,这样可以做到一个log的复杂度

假设我们已经找到了c个点的lca,并且求出了它们到lca路径颜色的并。考虑二分答案mid,那么可以建图跑网络流验证是否满足答案恰好为mid
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图大概长介样

显然我们可以把一个点拆成mid个点分别连1的容量,那么就变成是否存在匹配数为c*mid的一种匹配方法
这里引入Hall定理:设二分图中G= < V1,V2,E>中 |V1|=m<=|V2|=n,G中存在从V1到V2的完全匹配当且仅当V1中任意k(k=1,2,…,m)个顶点至少与V2中k个顶点是相邻的。

这个定理告诉我们,对于左侧c个点中任意取一个子集R,它们连出去bitset并中1的数量不少于|R|
要满足这个东西,答案就是min(|S||R|)min(|S||R|),其中R是我们枚举的c个人的集合,S是R联通的点的集合

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <bitset>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)

typedef std:: bitset <1005> bit;
const int INF=0x7fffffff;
const int N=300005;
const int E=300005;

struct edge {int y,next;} e[E];

bit rec[N<<2],f[N],s[N];

int size[N],bl[N],dep[N],dfn[N],fa[N];
int ls[N],c[N],pos[N],edCnt;
int a[6];

int read() {
    int x=0,v=1; char ch=getchar();
    for (;ch<'0'||ch>'9';v=(ch=='-')?(-1):(v),ch=getchar());
    for (;ch<='9'&&ch>='0';x=x*10+ch-'0',ch=getchar());
    return x*v;
}

void add_edge(int x,int y) {
    e[++edCnt]=(edge) {y,ls[x]}; ls[x]=edCnt;
}

void dfs1(int now) {
    size[now]=1;
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        dep[e[i].y]=dep[now]+1;
        dfs1(e[i].y); size[now]+=size[e[i].y];
    }
}

void dfs2(int now,int up) {
    int mx=0; bl[now]=up; pos[now]=++pos[0]; dfn[pos[0]]=now;
    f[now][c[now]]=1;
    if (now!=up) f[now]|=f[fa[now]];
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        if (size[e[i].y]>size[mx]) mx=e[i].y;
    }
    if (!mx) return ;
    dfs2(mx,up);
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        if (e[i].y!=mx) dfs2(e[i].y,e[i].y);
    }
}

void modify(int now,int tl,int tr,int x) {
    if (tl==tr) return (void) (rec[now][c[dfn[tl]]]=1);
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (x<=mid) modify(now<<1,tl,mid,x);
    else modify(now<<1|1,mid+1,tr,x);
    rec[now]=rec[now<<1]|rec[now<<1|1];
}

bit query(int now,int tl,int tr,int l,int r) {
    if (tl==l&&tr==r) return rec[now];
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (r<=mid) return query(now<<1,tl,mid,l,r);
    if (l>mid) return query(now<<1|1,mid+1,tr,l,r);
    bit qx=query(now<<1,tl,mid,l,mid);
    bit qy=query(now<<1|1,mid+1,tr,mid+1,r);
    return qx|qy;
}

bit get_S(int x,int y) {
    bit ret;
    while (bl[x]!=bl[y]) {
        ret|=f[x];
        x=fa[bl[x]];
    }
    return ret|query(1,1,pos[0],pos[y],pos[x]);
}

int get_lca(int x,int y) {
    while (bl[x]!=bl[y]) {
        if (dep[bl[x]]<dep[bl[y]]) std:: swap(x,y);
        x=fa[bl[x]];
    }
    if (dep[x]<dep[y]) return x;
    return y;
}

int main(void) {
    freopen("party.in","r",stdin);
    freopen("party.out","w",stdout);
    int n=read(),m=read(),q=read();
    rep(i,2,n) add_edge(fa[i]=read(),i);
    rep(i,1,n) c[i]=read();
    dep[1]=1; dfs1(1); dfs2(1,1);
    rep(i,1,n) modify(1,1,n,pos[i]);
    for (;q--;) {
        int c=read();
        rep(i,1,c) a[i]=read();
        int lca=get_lca(a[1],a[2]),ans=INF;
        rep(i,3,c) lca=get_lca(a[i],lca);
        rep(i,1,c) s[i]=get_S(a[i],lca);
        rep(g,1,(1<<c)-1) {
            bit tmp; int cnt=0;
            rep(i,0,c-1) if ((1<<i)&g) {
                tmp|=s[i+1]; cnt++;
            }
            int xx=tmp.count();
            ans=std:: min(ans,(int)(xx/cnt));
        }
        printf("%d\n", ans*c);
    }
    return 0;
}
### 树链剖分的适用场景与使用方法 树链剖分是一种高效的据结构,用于处理树上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)。 - 结合其他据结构(如线段树、树状组)可以进一步提升效率。 ---
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