DFS序线段树

这篇博客介绍了如何使用DFS序和线段树解决HDU 3974问题。DFS序是指在深度优先搜索过程中节点进出栈的时间序列,它能将树区间转化为线性结构,便于处理树上修改的问题。文章通过实例展示了如何标记DFS序的时间戳,将子树操作转换为线性区间操作,并提供了相关代码实现。

HDU 3974

题目要在树上进行修改,由于线段树专题且此题也并非对单链进行操作所以不需要用到树链剖分(其实是我太蒻了不会而已),不过还是需要用到它的前置知识–dfs序。

简单做个dfs序的笔记。
dfs序:每个节点在dfs中进出栈的时间序列。
常用于把树区间化(化为线性),从而求出每个节点的“管辖区间”。
而且对于以某一节点为根的子树,它的dfs序中一定是连续的一段。
那么如何限定这个“管辖区间”?
答:标记dfs进入x (in)、离开x (out)的“时间戳”。

如下树:
在这里插入图片描述
上图树的dfs序:
在这里插入图片描述
再如下图,求出dfs序并保存各个结点的时间戳后,每个结点都有了区间的性质,因此对子树的操作即可转化为对时间戳区间(线性的)的操作。

本题代码如下:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 5e5+10;
int n,m,t;
int h[N],e[N],ne[N],idx;
int in[N],out[N],cnt;//in[x]:dfs进入x的时间戳 out[x]:dfs离开x的时间戳
int ind[N];
struct node
{
   
   
    int l,r,val;
    int lazy;//区间改
}tr[4*N];
void init()
{
   
   
    cnt=0,idx=0;
    memset(h,-1,sizeof h);//!!!
    memset(ind,0,sizeof ind);
    memset(in,0,sizeof in);
    memset(out,0,sizeof out);
}
void add(int x
### DFS详解 DFS(深度优先搜索)是指对一棵进行深度优先遍历所得到的节点访问顺。通过DFS,可以将的结构转化为线性结构,从而方便处理一些上的问题,例如子操作、路径查询等。 DFS的基本思想是按照深度优先的方式遍历整棵,记录每个节点首次被访问的时间戳(进入时间)和最后一次访问该节点的时间戳(离开时间)。这种时间戳可以用于判断一个节点是否是另一个节点的祖先,或者用于将子映射到一个连续的区间中。 ```python # 伪代码示例:DFS的生成 def dfs(node, parent, enter_time, exit_time, time): time[0] += 1 enter_time[node] = time[0] for neighbor in tree[node]: if neighbor != parent: dfs(neighbor, node, enter_time, exit_time, time) time[0] += 1 exit_time[node] = time[0] ``` 在实际应用中,DFS可以与线段树状数组结合,用于处理动态上的问题。例如,可以通过DFS将子操作转化为区间操作,从而提高效率。 ### 上差分算法详解 差分算法是一种高效的区间操作算法,可以用于快速处理区间加减操作和单点查询。上差分则是将差分思想扩展到结构上,常用于解决上的路径统计问题。 上差分的核心思想是,在DFS上进行差分操作。通过记录每个节点的进入时间和离开时间,可以将上的路径操作转化为对DFS的区间操作。例如,若需要对某个节点的子进行加法操作,可以直接在DFS的对应区间上进行差分标记。 ```python # 伪代码示例:上差分操作 def add_subtree(u, v, diff): start = enter_time[u] end = exit_time[u] diff[start] += v diff[end + 1] -= v ``` 上差分的优势在于其时间复杂度较低,通常为O(N + Q log N),其中N是节点数量,Q是查询数量。这种算法在处理大规模结构时表现出色,尤其适用于频繁的路径操作问题。 ### DFS上差分的结合应用 DFS上差分的结合可以用于解决许多复杂的上问题。例如,求解上路径的交点、统计路径覆盖次数、或者处理上动态查询问题。 通过DFS,可以将的结构转化为线性数组,从而利用线段树状数组等数据结构进行高效查询。上差分则可以在这一线性数组上快速执行区间操作,从而显著提高算法效率。 ```python # 伪代码示例:结合DFS上差分的路径操作 def path_update(u, v, value): # 将路径u到v分解为两段,并在DFS上进行差分操作 while head[u] != head[v]: if depth[head[u]] > depth[head[v]]: update(enter_time[head[u]], enter_time[u], value) u = parent[head[u]] else: update(enter_time[head[v]], enter_time[v], value) v = parent[head[v]] if depth[u] > depth[v]: update(enter_time[v], enter_time[u], value) else: update(enter_time[u], enter_time[v], value) ``` 这种结合方法在处理上路径问题时非常有效,能够将复杂度降低到可接受的范围,从而适用于大规模数据场景。 ###
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