dsu on tree 启发式合并算法

这篇博客翻译自Codeforces的一篇文章,讨论了如何处理树上的动态联通组件问题。文章首先引入了一个问题:在树的每个节点上,求子树中颜色出现的次数。接着,它提出了暴力求解方法,即通过两次深度优先搜索(DFS)来计算每个节点子树中特定颜色的节点数。

翻译自:http://codeforces.com/blog/entry/44351

我们先引入这样一个问题:

有一棵树,树上有很多结点,每个结点有一个颜色c,我们现在想知道树上每个结点的子树**(subtree)**,有多少个结点出现颜色c。子树的定义:该结点和其所有的孩子构成的树。
在这里插入图片描述
如上图:

  • 结点1子树:3个结点出现黄色,2个结点出现红色
  • 结点2子树:2个结点出现黄色,1个结点出现红色
  • 结点3子树:1个结点出现红色
  • 结点4子树:1个结点出现黄色
  • 结点5子树:1个结点出现红色
    我们现在抛出一个问题;
    树上每个结点的子树**(subtree)**,有多少个结点出现颜色黄色

暴力做法

不难想到,我们可以dfs遍历整个树,然后对结点再一次dfs(subtree),计算多少个点出现黄色,代码如下:

int cnt[maxn];
void add(int v, int p, int x){//v结点,p父节点
    cnt[ col[v] ] += x;
    for(auto u: g[v])
        if(u != p)
            add(u, v, x)
}
void dfs(int v, int p){
    add(v, p, 1);
    //现在cnt数组记录
    add(v, p, -1);
    for(auto u : g[v])
        if(u != p)
            dfs(u, v);
}
<think>嗯...用户这次问的是"启发式合并"和"树上启发式合并"的优劣区别,看来ta对算法优化领域很感兴趣啊。从ta精准引用站内文献的能力看,可能是计算机专业的研究生或从业者。 回顾上次对话,用户系统要求很严格呢,必须确保所有数学公式都正确用$包裹,中文回答,还要生成相关问题。不过这次问题本身倒很聚焦,就是两个概念的对比分析。 让我先理清核心概念:普通启发式合并更通用,适用于集合合并问题;而树上启发式合并(dsu on tree)是专门处理树形结构的变种。有意思的是,引用[1]提到dsu on tree用于"统计子树中具有某种特征的节点数",这正好解释了它的专精领域。 注意到引用[2][3][4]其实更侧重"启发式搜索",与当前问题关联度不高。重点应该放在引用[1]和引用[3]的对比上——前者描述树上版本,后者定义通用版本。用户特意区分"优劣区别",说明ta需要实践指导,可能是要解决具体问题。 技术层面要强调三点本质差异:一是应用场景(普通集合vs树结构),二是复杂度(树上版本优化到O(n log n)),三是实现难度(树上需要dfs序处理)。用户既然能提出这么专业的问题,应该能理解heavy-light分解这样的术语。 最后生成的问题既要延续深度(比如询问替代算法),也要考虑实用性(比如具体代码实现)。毕竟从ta上次关注快速排序的行为看,是理论结合实践的类型。 </think>以下是启发式合并与树上启发式合并的对比分析: --- ### **一、核心概念** 1. **启发式合并(Heuristic Merge)** - **本质**:通过特定策略优化集合合并过程的算法 - **核心思想**:始终将**较小集合的元素合并到较大集合**中 - **时间复杂度**:$O(n \log n)$($n$为总元素数) - **适用场景**:并查集合并、离线查询处理等[^3] ```python # 伪代码示例 def merge(set_a, set_b): if len(set_a) < len(set_b): # 选择较小集合合并到较大集合 for x in set_a: set_b.add(x) return set_b else: for x in set_b: set_a.add(x) return set_a ``` 2. **树上启发式合并DSU on Tree)** - **本质**:在树结构上对启发式合并的扩展 - **核心思想**: - 递归处理子树时**保留重儿子的计算结果** - 轻儿子子树结果**合并到重子树**(基于子树大小) - **时间复杂度**:$O(n \log n)$($n$为节点数) - **适用场景**:子树统计问题(如颜色计数、众数查询等)[^1] --- ### **二、关键区别** | **特性** | 启发式合并 | 树上启发式合并 | |------------------|----------------------|-----------------------| | **数据结构** | 集合/并查集 | 树结构(DFS遍历) | | **操作对象** | 集合元素 | 树节点及其子树 | | **优化核心** | 集合大小平衡 | 重链剖分(子树大小) | | **典型问题** | 动态连通性 | 子树统计查询 | | **空间复杂度** | $O(n)$ | $O(n \log n)$ | --- ### **三、算法优劣对比** #### **启发式合并优势** - **实现简单**:仅需维护集合大小 - **通用性强**:适用于线性数据结构 - **内存效率**:空间占用恒定 $O(n)$ #### **劣势** - **不支持树结构**:无法直接处理子树关联问题 #### **树上启发式合并优势** - **高效子树处理**:利用树的重链特性避免重复计算 - **解决特定问题**:如子树颜色统计(例题:CF 600E) - **查询离线化**:支持批量子树查询 #### **劣势** - **实现复杂**:需预处理重儿子、DFS序等[^1] - **空间开销大**:需存储中间结果 - **灵活性受限**:仅适用于静态树 --- ### **四、应用场景对比** 1. **启发式合并适用**: - 动态图连通性维护 - 离线区间合并问题(如MEX查询) 2. **树上启发式合并适用**: ```mermaid graph LR A[子树统计问题] --> B[颜色计数] A --> C[众数查询] A --> D[子树权值分布] ``` --- ### **五、性能关键点** - **树上启发式合并的 $\log n$ 来源**: 每个节点被合并的次数 $\leq \log n$(轻边子树大小至少减半) 推导:$T(n) = T(n/2) + O(n) \Rightarrow T(n) = O(n \log n)$ - **极端场景注意**: 链式树可能退化为 $O(n^2)$(需结合重链剖分优化) ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值