jzoj5850 e 树上主席树

博客围绕树上问题展开,指出S为k个点到它们lca路径的并。对于询问,可在树上建可持久化权值线段树找前驱和后继,也可用树链剖分+set的方法,若知道一堆点的lca等价于dfs序最小和最大两点的lca可提高速度,还提及代码实现。

Description


这里写图片描述

Solution


不难发现S为k个点到它们lca的路径的并。对于询问我们在树上建可持久化权值线段树,然后找前驱和后继即可。这样是一个log的,然后就做完了
一个比较好想+好写的做法是树链剖分+set,这个可以拿来拍
如果知道一堆点的lca等价于其中dfs序最小和最大两个点的lca,那么就可以跑得快

Code


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

const int INF=1000000000;
const int N=100005;
const int E=200005;

struct edge {int x,y,next;} e[E];
struct treeNode {int l,r,sum;} t[N*51];

int pos[N],dep[N],fa[N],bl[N],size[N];
int root[N],v[N],tot,n,m;
int ls[N],vec[N],edCnt;

inline 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;
}

inline void write(int x) {
    if (x>9) write(x/10);
    putchar(x%10+'0');
}

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

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

void modify(int pre,int &now,int tl,int tr,int x) {
    t[now=++tot]=t[pre]; t[now].sum++;
    if (tl==tr) return ;
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (x<=mid) modify(t[pre].l,t[now].l,tl,mid,x);
    else modify(t[pre].r,t[now].r,mid+1,tr,x);
}

void dfs2(int now,int up) {
    pos[now]=++pos[0]; bl[now]=up; int mx=0;
    modify(root[fa[now]],root[now],1,INF,v[now]);
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        if (e[i].y!=fa[now]&&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!=fa[now]&&e[i].y!=mx) dfs2(e[i].y,e[i].y);
    }
}

int get_lca(int x,int y) {
    for (;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 lower(int pre,int now,int tl,int tr,int x) {
    if (!(t[now].sum-t[pre].sum)) return 0;
    if (tl==tr) return tl;
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (x<=mid) return lower(t[pre].l,t[now].l,tl,mid,x);
    int tmp=lower(t[pre].r,t[now].r,mid+1,tr,x);
    if (tmp) return tmp;
    return lower(t[pre].l,t[now].l,tl,mid,x);
}

int upper(int pre,int now,int tl,int tr,int x) {
    if (!(t[now].sum-t[pre].sum)) return 0;
    if (tl==tr) return tl;
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (x>mid) return upper(t[pre].r,t[now].r,mid+1,tr,x);
    int tmp=upper(t[pre].l,t[now].l,tl,mid,x);
    if (tmp) return tmp;
    return upper(t[pre].r,t[now].r,mid+1,tr,x);
}

bool cmp(int a,int b) {
    return pos[a]<pos[b];
}

int main(void) {
    freopen("e.in","r",stdin);
    freopen("e.out","w",stdout);
    int n=read(),T=read(),type=read();
    rep(i,1,n) v[i]=read();
    rep(i,2,n) add_edge(read(),read());
    dep[1]=1; dfs1(1); dfs2(1,1);
    for (int lastans=0;T--;) {
        int r=read(),k=read(); vec[0]=0;
        int r1=n+2,r2=n+3; pos[r1]=INF,pos[r2]=0;
        rep(i,1,k) {
            int x=read();
            x=(x-1+lastans*type)%n+1;
            vec[++vec[0]]=x;
            if (pos[x]<pos[r1]) r1=x;
            if (pos[x]>pos[r2]) r2=x;
        }
        int lca=get_lca(r1,r2),ans=INF;
        rep(i,1,vec[0]) {
            int now=vec[i],ff=fa[lca];
            int upp=upper(root[now],root[ff],1,INF,r);
            if (upp) ans=std:: min(ans,abs(upp-r));
            int low=lower(root[now],root[ff],1,INF,r);
            if (low) ans=std:: min(ans,abs(low-r));
        }
        write(ans); putchar('\n');
        lastans=ans;
    }
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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