[bzoj 4756][Usaco2017 Jan]Promotion Counting 线段树合并

本文介绍了线段树合并的基本概念及实现方式,并通过一个具体的实战案例进行讲解。文章重点介绍了如何利用动态开点的线段树来合并信息,并强调两棵树形态需保持一致的重要性。

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今天考了雕哥的模拟赛才知道线段树合并这种东西…
从来没打过的我直接学了一发…mmp merge没return一直Re

其实这个东西说起来也不难 大概就是动态开点的线段树 把信息合并起来就差不多了
当然这两棵线段树形态一点要相同 剩下的其实就差不多了
题目链接

#include<bits/stdc++.h>
#define For(i, a, b) for(register int i = a; i <= b; ++ i)

using namespace std;

const int maxn = 1e5 + 10;
int n, num, ans[maxn], root[maxn], tmp[maxn], a[maxn], dep[maxn];
vector<int> son[maxn];

struct Segment_Tree {
#define ls(x) (T[x].ch[0])
#define rs(x) (T[x].ch[1])
#define mid ((l + r) >> 1)
    int cnt;

    struct node {
        int sum, ch[2];
    }T[maxn * 80];

    void pushup(int x) {
        T[x].sum = T[ls(x)].sum + T[rs(x)].sum;
    }

    void update(int &x, int l, int r, int p) {
        if(!x) x = ++ cnt;
        if(l == r) ++ T[x].sum;
        else {
            if(p <= mid) update(ls(x), l, mid, p);
            else update(rs(x), mid + 1, r, p);
            pushup(x);
        }
    }

    int query(int x, int l, int r, int X, int Y) {
        if(!x) return x;
        int res = 0;
        if(X <= l && r <= Y) 
            res += T[x].sum;
        else {
            if(X <= mid) res += query(ls(x), l, mid, X, Y);
            if(Y > mid) res += query(rs(x), mid + 1, r, X, Y);
        }
        return res;
    }

    int merge(int u, int v) {
        if(!u) return v;
        if(!v) return u;
        int t = ++ cnt;
        T[t].sum = T[u].sum + T[v].sum;
        ls(t) = merge(ls(u), ls(v));
        rs(t) = merge(rs(u), rs(v));
        return t;
    }

}T;

void dfs(int x) {
    T.update(root[x], 1, num, a[x]);
    For(i, 0, int(son[x].size()) - 1)
    {
        dfs(son[x][i]);
        root[x] = T.merge(root[x], root[son[x][i]]);
    }
    ans[x] = T.query(root[x], 1, num, a[x] + 1, num);
}

int main() {
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("4756.in", "r", stdin);
    freopen("4756.out", "w", stdout);
#endif
    int x; scanf("%d", &n);
    For(i, 1, n) scanf("%d", &a[i]), tmp[i] = a[i];
    sort(tmp + 1, tmp + n + 1);
    num = unique(tmp + 1, tmp + n + 1) - tmp - 1;
    For(i, 1, n) 
        a[i] = lower_bound(tmp + 1, tmp + num + 1, a[i]) - tmp;
    For(i, 2, n) {
        scanf("%d", &x);
        son[x].push_back(i);
    }
    dfs(dep[1] = 1);
    For(i, 1, n) printf("%d\n", ans[i]);
    return 0;
}
### BZOJ 4756 题目信息与解决方案 #### 题目描述 BZOJ 4756 是一个关于动态规划的经典问题。该题目要求解决给定条件下的最优化方案,具体来说是在一定约束条件下找到最小化或最大化的目标值。 对于此类问题的一个子解可以这样来定义:设`sum[i]`表示达到某个特定状态所需的最少数量或最大价值等指标,在这里`i≤S`代表总的状态空间大小[^1]。为了计算出某一状态`i`的结果,必须先求得所有更小规模的状态`j(j<i)`对应的最优解。一旦找到了使得累积量等于`i`的最佳配置方式之后,就可以较为轻松地推导出下一个状态即`i+1`的情况了。 #### 动态转移方程构建 基于上述思路建立动态规划模型时,核心在于设计合理的状态表达形式以及相应的状态转移关系: ```python dp = [float('inf')] * (target + 1) dp[0] = 0 for coin in coins: for i in range(coin, target + 1): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) if dp[target] != float('inf'): print(f"The minimum number of coins required is {dp[target]}") else: print("No solution exists.") ``` 此代码片段展示了如何通过双重循环遍历硬币面额列表和目标金额范围内的每一个可能数值,从而逐步更新每个位置上所记录的最小所需硬币数目。最终得到的就是能够恰好凑成指定总额所需要的最少硬币数目的解答。 #### 解决方法特点分析 值得注意的是,这种解决问题的方法并不依赖于起始的选择或是路径,而是通过对整个可能性空间进行全面探索后得出结论。这种方法类似于模拟退火算法中的特性之一——其结果不受初始设定的影响,并且能够在理论上保证以一定的概率趋向全局最优解[^3]。
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