CF938G Shortest Path Queries 线段树分治+线性基

本文介绍了一种使用线段树分治解决带权无向图的异或最短路径问题的方法。通过线性基维护环的异或和,结合并查集维护生成树,有效地解决了路径异或和的计算。适用于处理包含多个操作的连通图,如边的添加、删除及最短路径查询。

Description


给出一个连通带权无向图,边有边权,要求支持qqq 个操作:
1 x y d 在原图中加入一条x 到y 权值为d 的边
2 x y 把图中x 到y 的边删掉
3 x y 表示询问x 到y 的异或最短路

保证任意操作后原图连通无重边自环且操作均合法
n,m,q≤200000
感谢@Kelin 提供的翻译

Solution


真·edu难度,以后大概要多做一些数数题来长出本不存在的脑子。。

线段树分治,我们把边加入线段树,线性基维护环的异或和,并查集维护生成树,那么答案就是路径异或和与若干个环的异或和

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <stack>
#include <map>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (int i=st;i>=ed;--i)

typedef std:: pair <int,int> pair;
const int N=200005;
const int E=500005;

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

struct Q {int x,y,opt,w;} q[N];

struct Gay {
	int r[32];
	void ins(int v) {
		drp(i,30,0) if ((v>>i)&1) {
			if (!r[i]) return (void) (r[i]=v);
			else v^=r[i];
		}
	}
	int ask(int v) {
		drp(i,30,0) if ((r[i]^v)<v) {
			v^=r[i];
		}
		return v;
	}
} g[N<<2];

std:: vector <int> vec[N<<2];
std:: stack <edge> stack;
std:: map <pair, int> map;

int fa[N],h[N],s[N],ans[N],las[N],pr[N];

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;
}

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

int query(int x) {
	return (!fa[x])?0:(query(fa[x])^s[x]);
}

void solve(int now,int tl,int tr) {
	if (tl>tr) return ;
	int rec=stack.size();
	for (int i=0;i<vec[now].size();++i) {
		edge tmp=e[vec[now][i]];
		int x=tmp.x,y=tmp.y;
		int fx=find(x),fy=find(y);
		if (h[fx]>h[fy]) {
			std:: swap(fx,fy);
			std:: swap(x,y);
		}
		if (fx==fy) {
			g[now].ins(query(x)^query(y)^tmp.w);
		} else {
			if (h[fx]==h[fy]) {
				h[fy]++;
				stack.push((edge) {fx,fy,-tmp.w});
			} else stack.push((edge) {fx,fy,tmp.w});
			fa[fx]=fy;
			s[fx]=tmp.w^query(y)^query(x);
		}
	}
	if (tl==tr) {
		ans[tl]=g[now].ask(query(q[pr[tl]].x)^query(q[pr[tl]].y));
		for (;stack.size()>rec;) {
			edge tmp=stack.top(); stack.pop();
			fa[tmp.x]=0; h[tmp.y]-=(tmp.w<0);
			s[tmp.x]=0;
		}
		return ;
	}
	int mid=(tl+tr)>>1;
	g[now<<1]=g[now];
	solve(now<<1,tl,mid);
	g[now<<1|1]=g[now];
	solve(now<<1|1,mid+1,tr);
	for (;stack.size()>rec;) {
		edge tmp=stack.top(); stack.pop();
		fa[tmp.x]=0; h[tmp.y]-=(tmp.w<0);
		s[tmp.x]=0;
	}
}

void modify(int now,int tl,int tr,int l,int r,int id) {
	if (r<l) return ;
	if (tl>=l&&tr<=r) {
		vec[now].push_back(id);
		return ;
	}
	int mid=(tl+tr)>>1;
	modify(now<<1,tl,mid,l,std:: min(r,mid),id);
	modify(now<<1|1,mid+1,tr,std:: max(mid+1,l),r,id);
}

int main(void) {
	// freopen("data.in","r",stdin);
	// freopen("myp.out","w",stdout);
	int n=read(),m=read();
	rep(i,1,m) {
		int x=read(),y=read(),w=read();
		if (x>y) std:: swap(x,y);
		e[i].x=x,e[i].y=y,e[i].w=w;
		map[pair(x,y)]=i;
		las[i]=1;
	}
	int cnt=0,T=read();
	rep(i,1,T) {
		q[i].opt=read(),q[i].x=read(),q[i].y=read();
		if (q[i].x>q[i].y) std:: swap(q[i].x,q[i].y);
		if (q[i].opt==1) {
			q[i].w=read();
			if (!map[pair(q[i].x,q[i].y)]) {
				map[pair(q[i].x,q[i].y)]=++m;
				e[m]=(edge) {q[i].x,q[i].y,q[i].w};
			}
		}
		cnt+=(q[i].opt==3);
	}
	int wjp=0;
	rep(i,1,T) {
		int x=q[i].x,y=q[i].y,opt=q[i].opt;
		// wjp+=(opt==3);
		int id=map[pair(x,y)];
		if (opt==1) {
			las[id]=wjp+1;
		} else if (opt==2) {
			modify(1,1,cnt,las[id],wjp,id);
			las[id]=0;
		} else pr[++wjp]=i;
	}
	rep(i,1,m) if (las[i]) modify(1,1,cnt,las[i],cnt,i);
	solve(1,1,cnt);
	rep(i,1,cnt) printf("%d\n", ans[i]);
	return 0;
}
我们已知: - 需要实现函数:`void ShortestPath_Floyed(AMGraph G)`(注意拼写是 `Floyed` 而非 `Floyd`,但应为笔误) - 图的存储方式为邻接矩阵 `G.arcs[i][j]` - 已定义常量:`MaxInt = 32767` 表示无穷大 - 顶点数为 `G.vexnum` --- ## ✅ 目标 在 **不新增任何函数、不修改已有结构体或变量名** 的前提下,实现 **Floyd-Warshall 算法**,求出图中 **任意两点之间的最短路径**。 虽然没有提供 `Path` 数组作为全局变量用于路径记录,但我们可以在 `ShortestPath_Floyed` 函数内部自行声明并使用二维数组来记录前驱顶点。 > ⚠️ 注意:题目只要求实现这个函数,所以我们只写该函数体内容。 --- ## ✅ 实现:Floyd-Warshall 算法(含路径输出) ```cpp void ShortestPath_Floyed(AMGraph G) { // 创建距离矩阵 dist 和前驱矩阵 path int dist[MVNum][MVNum]; // 距离矩阵 int path[MVNum][MVNum]; // path[i][j] 表示从 i 到 j 的中间前驱 // 初始化 dist 和 path for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { for (int j = 0; j < G.vexnum; ++j) { dist[i][j] = G.arcs[i][j]; // 直接赋值邻接矩阵 if (i == j) dist[i][j] = 0; // 自身距离为0 if (G.arcs[i][j] < MaxInt) path[i][j] = i; // 如果存在边,则前驱是 i else path[i][j] = -1; // 不可达 } } // Floyd-Warshall 核心三重循环 for (int k = 0; k < G.vexnum; ++k) { for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { for (int j = 0; j < G.vexnum; ++j) { if (dist[i][k] < MaxInt && dist[k][j] < MaxInt) { // 防止溢出 if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) { dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]; path[i][j] = path[k][j]; // 更新前驱为 k 到 j 的前驱 } } } } } // 输出所有顶点对之间的最短路径 cout << "\n----- 所有顶点对之间的最短路径 -----\n"; for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { for (int j = 0; j < G.vexnum; ++j) { if (i == j) continue; if (dist[i][j] == MaxInt) { cout << G.vexs[i] << " 到 " << G.vexs[j] << " : 不可达\n"; } else { // 使用栈还原路径 stack<int> st; int cur = j; while (cur != -1) { st.push(cur); if (cur == path[i][cur]) break; // 到达起点 cur = path[i][cur]; } cout << G.vexs[i] << " 到 " << G.vexs[j] << " : "; while (!st.empty()) { cout << G.vexs[st.top()]; st.pop(); if (!st.empty()) cout << " -> "; } cout << ",长度为:" << dist[i][j] << endl; } } } } ``` --- ## 🔍 关键解释 | 步骤 | 说明 | |------|------| | `dist[i][j]` | 存储从顶点 `i` 到 `j` 的当前最短距离 | | `path[i][j]` | 记录从 `i` 到 `j` 的路径上,`j` 的直接前驱 | | 三重循环 `k, i, j` | 枚举中间点 `k`,尝试松弛 `i→j` 路径 | | 条件判断防止溢出 | `dist[i][k] < MaxInt && dist[k][j] < MaxInt` 避免越界 | | 路径打印 | 使用栈逆序输出路径 | --- ## 📌 示例输入场景(假设图已创建) 比如一个带权有向图: - 顶点:A B C D - 边:A→B=2, A→C=5, B→D=3, C→D=1, D→A=4 调用后会输出如: ``` A 到 B : A -> B,长度为:2 A 到 C : A -> C,长度为:5 A 到 D : A -> B -> D,长度为:5 ... ``` --- ### ❗ 注意事项 - 即使函数名为 `Floyed`,我们也按标准 `Floyd-Warshall` 实现。 - 不依赖任何外部函数(除了 `<stack>` 和 `<iostream>`)。 - 可处理负权边(只要无负权环),但本代码未检测负环。 --- ###
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