【JZOJ 5050】 颜色树

本文探讨了一道有趣的图论问题:如何在一颗特殊的树上找到所有颜色叶子的路径组合。通过点分治、容斥原理及树形DP等方法,详细解析了算法设计思路与实现技巧。

Description

思源湖畔有一棵树,那是独孤玉溪最喜欢的地方。
传说中,这棵不见边际的树有N个节点,每个节点都有1片叶子,每片叶子都拥有K种颜色中的一种,独孤玉溪喜欢爬到这棵树上,沿着一条路线摘叶子,并拥有所有颜色的叶子。
独孤玉溪会选择一个起点,并沿着树边走,然后最终停在一个终点上(起点和终点可能相同),当然了每一个结点只能经过一次(每一片叶子只能摘一遍)。独孤玉溪突生奇想,有多少种不同的方案能满足自己呢?(两种方案不同当且仅当起点不同或终点不同)。
100%的数据:N<=50000,K<=10

点分治

直接上,复杂度O(NlogN2^k)会炸
发现插入一个值O(1)查询O(2^k)也可以O(2^k)插入O(1)查询
这启示我们综合复杂度
把状态从中间劈开
设F[i][j]表示前半为i,后半为j的子集的方案
插入,查询均为O(2^(k/2))
可以过

容斥

“博主是个SB”
是不是觉得上面那个点分治很无脑
没错,数据结构学傻的人就是我QAQ
枚举颜色集合状态,把包含这些颜色的点全部扔掉,这样就保证绝对不会存在包含这种颜色的路径被算进去
O(N)计算一发乘上容斥系数
O(N*2^k)

树形DP

这个方法很劲
设F[i][j]表示i的子树中,从i开始,路径颜色状态为j的路径数
算好一个点,然后再2^k换根
O(N*2^k)空间很大

### 解题思路 题目要求解决的是一个图相关的最小覆盖题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的集后,能够覆盖的节集合。 - 可以通过预处理每个的邻域信息(包括自身和所有直接连接的),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节出发一步能到达的所有节集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节)。如果是,则记录此时使用的最少节数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的集合为 mask 时所能覆盖的集合 int min_nodes; // 最小覆盖数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节且节数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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