【转】dsu on tree

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dsu on tree
weixin_55355427的博客
09-13 686
Dsu On Tree
dsu on tree(树上启发式合并)算法总结+习题
mumei的博客
02-03 2939
前几天补了一下在camp中没学到的算法，树上启发式合并，一个O(nlogn)处理树上查询问题比较好的算法（其实就是暴力） 前置知识 学习这个算法之前需要知道一些树链剖分中的概念，不知道也没问题，下面我会给出 节点的大小：以当前节点为根的子树中的节点个数 重儿子：所有儿子节点中大小最大的那个节点 轻儿子：除重儿子之外的儿子节点 至于节点的深度等常见概念就不解释了。 算法思想 先拿一...
算法学习——dsu on tree
Resot的博客
04-19 1049
dsu on tree也叫树上启发式合并，和启发式合并类似，其时间复杂度是O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)，核心思想也是小的集合并到大的集合中去。在学习dsu on tree之前，我们先简单回顾一下启发式合并是什么启发式合并其实是很暴力的一个思想。先只看看合并，合并就是将两个集合A,BA,BA,B合并成一个集合CCC首先有一个操作是新建一个空集合，然后将集合A,BA,BA,B的每一个元素都放进去，这个时间复杂度是遍历集合A,BA,BA,B的每一个元素，也就是size(A+B)size(A+B
DSU on tree
xmr_pursue_dreams的博客
11-13 323
DSU on tree DSU on tree，是可以求解一些特殊的离线的树上问题的方法，是一种类似于链剖分的思想——每次求解完某一子树的信息之后，保留并继承其重儿子的答案，清空轻儿子的贡献，再继续向上合并下去。 An Example：CF600E Lomsat gelral 简要题意： 一棵树有n个结点，每个结点都是一种颜色，每个颜色有一个编号，求树中每个子树的最多的颜色编号的和...
Dsu On Tree 总结
qq_56326461的博客
11-02 161
不妨在第一次 pre_dfs 时处理出 整棵树的 dfn 序，将轻子树往上合并时直接枚举 dfn ，更新 存储答案的 数据结构。依据 当前点 是其 父亲的重/轻儿子，决定是否回退：回退时需要回退所有，也包括当前重儿子。再 for 一遍所有轻子树的 vec ，加入 维护答案的数据结构 以及 当前点的 vec 中，同时统计答案。dfs 当前点的所有轻儿子，处理轻子树中的节点，每处理完一个轻子树，回退其在维护答案的数据结构中的影响。对于一个状态，显然只需保留最大的长度即可，那么这样的状态是不会漏最优值的。
DSU on Tree（树上启发式合并）学习笔记
jinniuzhiguan的博客
01-26 1123
DSU on Tree，树上启发式合并，dp 优化
dsu on tree模板
Galaxy_Su的博客
11-03 335
dsu on tree模板
树上启发式合并（DSU on tree）
wbw121124的博客
10-24 364
统计一棵树所有子树内结点的信息。
DSU ON TREE模板
m0_52330760的博客
08-01 116
模板
DSU ON TREE
weixin_43918350的博客
03-06 245
Strange Memory 原题地址 当时比赛的时候，在观战席看出来了应该要用启发式合并，后来自己敲的时候想当然地使用了STL。由于不仅要记录结点的值，还要记录结点的id，所以必须定义一个结构体，但是重载结构体<时出现了许多问题。首先是set.insert()不了，后来查了博客发现重载函数必须写成这样 bool operator <(const nod& u)const { return a < u.a; } 才能insert()进去，而且set的迭代器无法直接相减（set内
P4149 [IOI2011]Race (dsu on tree处理路径问题)
矮纸斜行闲作草
10-09 298
tp链接 对于dis(u,v)==k这样的路径问题， 我们可以借用LCA将其转化为dis(1,u) + dis(1,v)-2*dis(1,lca) == k 问题就成了 ，满足上述式子的情况下，求出: dep(u) + d(v) - 2*dep(lca) 的最小值 我们可以枚举LCA来求解。 枚举LCA就联想到可以枚举每颗子树，根节点作为LCA，于是问题转化成了子树查询。 每颗子树的O(N)暴力解法：维护一个map,map[x]表示dis值为x的深度最小的节点深度。 枚举其孩子子树，先查询并更新答案，然后
树上启发式合并（DSU on Tree）
KaiserWilheim的博客
12-17 765
一种在 O(nlogn) 复杂度内求树上问题的算法。
dsu on tree简介及例题
zzugzx的博客
11-11 670
dsu on treedsu ~on ~treedsu on tree 树上启发式合并，多用于对子树的暴力询问，通过使用轻重链定义来进行优化，将算法复杂度降到O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 算是一种优雅的暴力 先用一道dsu on tree比较模版的题来引一下 codeforces 600E 题意： 一棵树n个点，每个点有一个颜色 要求每个结点子树的出现哪个颜色次数最多 如果有多个颜色次数同时最多，结果为这些颜色编号相加 首先可以考虑暴力的写.
8086汇编语言编译器6.0
08-08
支持一键编译链接生成exe文件 1. 省去了5.0先需要masm，再需要link的烦恼，直接ml语句一键搞定； 2. masm5.0的编译会提出很多问题让你确认，需要加分号加速，6.0完全不需要 3. 希望此款软件可以帮助到有需要的人
公司合同常法审核系统V1
08-08
python写的常法审核系统 pip install streamlit pandas docx PyPDF2 spacy requests dotenv streamlit run 运行 使用说明 1. 上传PDF或Word格式的合同文件 2. 选择您在合同中的立场（甲方/乙方） - 这是审核的核心依据 3. 系统将站在您的立场分析合同条款 4. 启用AI增强可提高提取准确率 5. 启用常法审核可获取专业法律意见 6. 可导出结果为CSV文件 7. 可生成智能修订后的合同 8. 敏感信息将在本地脱敏后发送给AI
电力系统故障分析与短路类型研究：中性点小电流接地与故障定位技术
08-08
内容概要：本文详细探讨了电力系统故障点分析及其重要性，特别是短路类型的分类（三相短路、单相短路、两相短路和接地短路）及其对系统稳定性的影响。文中还介绍了中性点小电流接地与不接地故障的特点，并讨论了故障点定位的方法和技术，包括通过仿真分析获取短路电流波形，结合系统电压波形和其他辅助手段（如声音、震动）进行故障点的快速准确定位。最后，强调了仿真分析在理解和处理电力系统故障中的重要作用。 适合人群：从事电力系统维护、设计和管理的专业技术人员，尤其是关注电力系统稳定性和故障处理的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于电力系统的设计、运维和故障排查阶段，旨在提高对不同类型短路的理解，优化故障检测和处理流程，确保电力系统的安全可靠运行。 其他说明：文章提供了理论与实践相结合的内容，不仅帮助读者理解电力系统的基本原理，还能指导实际操作中的故障诊断和预防措施。
计算机专业核心课程知识体系可视化整理项目-基于XMind8软件制作的计算机组成原理操作系统计算机网络三大核心课程思维导图-包含唐朔飞计算机组成原理第二版汤小丹计算机操作系统第四版谢.zip
08-08
计算机专业核心课程知识体系可视化整理项目_基于XMind8软件制作的计算机组成原理操作系统计算机网络三大核心课程思维导图_包含唐朔飞计算机组成原理第二版汤小丹计算机操作系统第四版谢.zip上传一个【C++】VIP资源
基于Linux系统使用V4L2-API实现多平面视频采集设备实时图像捕获与显示的项目-支持NV12格式转RGB24-通过OpenCV实时显示摄像头画面-适用于嵌入式系统如RK358.zip
08-08
点sun小白基于Linux系统使用V4L2_API实现多平面视频采集设备实时图像捕获与显示的项目_支持NV12格式转RGB24_通过OpenCV实时显示摄像头画面_适用于嵌入式系统如RK358.zip
基于farrow滤波器的分数重采样系统.zip
最新发布
08-08
基于farrow滤波器的分数重采样系统.zip
DSU
04-06
### Disjoint Set Union (DSU) 数据结构解释 Disjoint Set Union (简称 DSU)，也被称为并查集，是一种用于处理动态连通性的高效数据结构。它主要用于解决集合的合并与查询问题，特别是在图论中的连通分量分析方面非常有用。 #### 基本操作 DSU 支持两种主要的操作： 1. **Find**: 查找某个元素所属的集合。 2. **Union**: 合并两个不同的集合。 这两种操作的时间复杂度接近于常数时间 \(O(\alpha(n))\)，其中 \(\alpha(n)\) 是反阿克曼函数，在实际应用中可以认为是一个很小的常数值[^1]。 #### 实现细节 以下是基于路径压缩和按秩合并优化的经典 DSU 实现： ```python class DSU: def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) self.rank = [0] * size def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union(self, x, y): rootX = self.find(x) rootY = self.find(y) if rootX != rootY: if self.rank[rootX] < self.rank[rootY]: self.parent[rootX] = rootY elif self.rank[rootX] > self.rank[rootY]: self.parent[rootY] = rootX else: self.parent[rootY] = rootX self.rank[rootX] += 1 ``` 上述代码通过 `find` 函数实现了路径压缩技术，而 `union` 函数则采用了按秩合并策略来进一步提升性能[^4]。 #### 应用场景 DSU 广泛应用于以下领域： - 图的连通性检测：判断无向图中有多少个连通分量。 - 动态集合管理：实时维护一组不相交的子集，并支持快速查找与合并。 - Kruska算法：在最小生成树计算过程中，利用 DSU 来避免形成环路[^3]。 #### 性能优势 由于其高效的运行时间和简单的实现方式，DSU 成为了许多竞赛编程以及工业级解决方案中的首选工具之一。尤其是在大规模数据集中表现尤为突出[^2]。
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