bzoj1977 [BeiJing2010组队]次小生成树 Tree 倍增

本文探讨了在无向图中寻找严格次小生成树的问题,介绍了使用LCT和树链剖分的方法,并详细讲解了一种基于倍增的算法实现。通过对最小生成树的构建,枚举非树边,更新形成环上的次大边,最终求得次小生成树的权值。

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Description


小 C 最近学了很多最小生成树的算法,Prim 算法、Kurskal 算法、消圈算法等等。 正当小 C 洋洋得意之时,小 P 又来泼小 C 冷水了。小 P 说,让小 C 求出一个无向图的次小生成树,而且这个次小生成树还得是严格次小的,也就是说: 如果最小生成树选择的边集是 EM,严格次小生成树选择的边集是 ES,那么需要满足:(value(e) 表示边 e的权值) 这下小 C 蒙了,他找到了你,希望你帮他解决这个问题。

数据中无向图无自环; 50% 的数据N≤2 000 M≤3 000; 80% 的数据N≤50 000 M≤100 000; 100% 的数据N≤100 000 M≤300 000 ,边权值非负且不超过 10^9 。

Solution


这题LCT和树链剖分的做法非常显然了。。这里写了倍增的做法

我们先做出MST,从小到大枚举非树边并插入树上,断掉形成环上的次大边然后更新答案
由于严格次小我们需要维护最大值、严格次大值,合并非常恶心我这里写得很暴力(原本更暴力

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#define rep(i,st,ed) for (register int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (register int i=st;i>=ed;--i)
#define fill(x,t) memset(x,t,sizeof(x))
#define fi first
#define se second

typedef long long LL;
typedef std:: pair <LL,LL> pair;
const int N=100005;
const int E=300005;

struct edge {int x,y; LL w; int next;} e[E*2],g[E*2];

int fa[17][N],dep[N],acs[N];
int ls[N],edCnt;

LL mx1[17][N],mx2[17][N];

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;
}

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

int find(int x) {
	return (!acs[x])?x:(acs[x]=find(acs[x]));
}

pair merge(LL a,LL b,LL c,LL d) {
	LL res1=0,res2=0;
	res1=a;
	res2=0;
	if (b>res1) res1=b;
	if (c>res1) res1=c;
	if (d>res1) res2=c;

	if (a>res2&&a<res1) res2=a;
	if (b>res2&&b<res1) res2=b;
	if (c>res2&&c<res1) res2=c;
	if (d>res2&&d<res1) res2=d;
	return pair (res1,res2);
}

void pre(int now) {
	rep(i,1,16) fa[i][now]=fa[i-1][fa[i-1][now]];
	rep(i,1,16) {
		pair ret=merge(mx1[i-1][now],mx2[i-1][now],mx1[i-1][fa[i-1][now]],mx2[i-1][fa[i-1][now]]);
		mx1[i][now]=ret.fi;
		mx2[i][now]=ret.se;
	}
}

void dfs(int now) {
	pre(now);
	for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
		if (e[i].y==fa[0][now]) continue;
		dep[e[i].y]=dep[now]+1; fa[0][e[i].y]=now;
		mx1[0][e[i].y]=e[i].w;
		mx2[0][e[i].y]=0;
		dfs(e[i].y); 
	}
}

pair get(int x,int y) {
	pair res=pair(0,0);
	if (dep[x]<dep[y]) std:: swap(x,y);
	drp(i,16,0) if (dep[fa[i][x]]>=dep[y]) {
		res=merge(res.fi,res.se,mx1[i][x],mx2[i][x]);
		x=fa[i][x];
	}
	if (x==y) return res;
	drp(i,16,0) if (fa[i][x]!=fa[i][y]) {
		res=merge(res.fi,res.se,mx1[i][x],mx2[i][x]);
		res=merge(res.fi,res.se,mx1[i][y],mx2[i][y]);
		x=fa[i][x],y=fa[i][y];
	}
	res=merge(res.fi,res.se,mx1[0][x],mx2[0][x]);
	res=merge(res.fi,res.se,mx1[0][y],mx2[0][y]);
	return res;
}

bool merge(int x,int y) {
	x=find(x); y=find(y);
	if (x==y) return false;
	acs[x]=y;
	return true;
}

bool cmp(edge a,edge b) {
	return a.w<b.w;
}

int main(void) {
	int n=read(),m=read();
	rep(i,1,m) g[i].x=read(),g[i].y=read(),g[i].w=read();
	std:: sort(g+1,g+m+1,cmp);
	LL ans=0;
	rep(i,1,m) {
		if (merge(g[i].x,g[i].y)) {
			ans+=g[i].w; g[i].next=true;
			add_edge(g[i].x,g[i].y,g[i].w);
		}
	}
	dfs(dep[1]=1); LL prt=1e15;
	rep(i,1,m) if (!g[i].next) {
		pair res=get(g[i].x,g[i].y);
		if (g[i].w!=res.fi) prt=std:: min(prt,ans-res.fi+g[i].w);
		else prt=std:: min(prt,ans-res.se+g[i].w);
	}
	printf("%lld\n", prt);
	return 0;
}
题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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