洛谷 P2597 灾难(支配树)

本文介绍了一种算法,用于计算在特定食物网结构下,每个物种灭绝可能引发的连锁反应,即其生态灾难值。通过构建食物网的有向图模型,使用拓扑排序和支配树板子算法,该文详细解释了如何确定每个物种灭绝后受影响的生物种类数量。

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题目描述

阿米巴是小强的好朋友。

阿米巴和小强在草原上捉蚂蚱。小强突然想,如果蚂蚱被他们捉灭绝了,那么吃蚂蚱的小鸟就会饿死,而捕食小鸟的猛禽也会跟着灭绝,从而引发一系列的生态灾难。

学过生物的阿米巴告诉小强,草原是一个极其稳定的生态系统。如果蚂蚱灭绝了,小鸟照样可以吃别的虫子,所以一个物种的灭绝并不一定会引发重大的灾难。

我们现在从专业一点的角度来看这个问题。我们用一种叫做食物网的有向图来描述生物之间的关系:

一个食物网有N个点,代表N种生物,如果生物x可以吃生物y,那么从y向x连一个有向边。

这个图没有环。

图中有一些点没有连出边,这些点代表的生物都是生产者,可以通过光合作用来生存; 而有连出边的点代表的都是消费者,它们必须通过吃其他生物来生存。

如果某个消费者的所有食物都灭绝了,它会跟着灭绝。

我们定义一个生物在食物网中的“灾难值”为,如果它突然灭绝,那么会跟着一起灭绝的生物的种数。

举个例子:在一个草场上,生物之间的关系是:

如 

如果小强和阿米巴把草原上所有的羊都给吓死了,那么狼会因为没有食物而灭绝,而小强和阿米巴可以通过吃牛、牛可以通过吃草来生存下去。所以,羊的灾难值是1。但是,如果草突然灭绝,那么整个草原上的5种生物都无法幸免,所以,草的灾难值是4。

给定一个食物网,你要求出每个生物的灾难值。

输入格式

输入文件 catas.in 的第一行是一个正整数 N,表示生物的种数。生物从 1 标

号到 N。

接下来 N 行,每行描述了一个生物可以吃的其他生物的列表,格式为用空

格隔开的若干个数字,每个数字表示一种生物的标号,最后一个数字是 0 表示列

表的结束。

输出格式

输出文件catas.out包含N行,每行一个整数,表示每个生物的灾难值。

输入输出样例
输入 #1 复制
5
0
1 0
1 0
2 3 0
2 0
输出 #1 复制
4
1
0
0
0
说明/提示
【样例说明】

样例输入描述了题目描述中举的例子。

【数据规模】

对50%的数据,N ≤ 10000。

对100%的数据,1 ≤ N ≤ 65534。

输入文件的大小不超过1M。保证输入的食物网没有环。

支配树板子

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>

using namespace std;
const int maxn = 65540;
int n, top, js;
int f[maxn][16],du[maxn], p[maxn], st[maxn], ans[maxn], dep[maxn];
vector<int>g[maxn],rg[maxn],tr[maxn];

queue<int>q;
void topsort()   //把拓扑序装到p数组里面;
{
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        if(!du[i])
        {
            g[0].push_back(i);
            rg[i].push_back(0);
            ++du[i];
        }
    }
    q.push(0);
    while(!q.empty())
    {
        int x = q.front();
        p[++js] = x;
        q.pop();
        for(int i = 0; i < g[x].size(); i++)
        {
            int v = g[x][i];
            du[v]--;
            if(!du[v])q.push(v);
        }

    }
}

int lca(int u, int v)
{
    if(dep[u]<dep[v])
        swap(u,v);
    for(int i = 15; i >= 0; i--){
        if(dep[f[u][i]]>=dep[v])
            u = f[u][i];
    }
    if(u==v) return u;
    for(int i = 15; i>= 0; i--){
        if(f[u][i]!=f[v][i]){
            u = f[u][i];
            v = f[v][i];
        }
    }
    return f[u][0];
}

void dfs(int u)
{
    ans[u] = 1;
    for(int i = 0; i < tr[u].size(); i++)
    {
        int v = tr[u][i];
        dfs(v);
        ans[u]+=ans[v];
    }
}

int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int x;
        scanf("%d", &x);
        js = 0;
        while(x)
        {
            g[x].push_back(i);
            rg[i].push_back(x);
            du[i]++;
            scanf("%d", &x);
        }
    }
    topsort();
    dep[0] = 0;
    for(int i = 2; i <= n+1; i++)
    {
//        cout << i<<" * "<<p[i]<<endl;
        int x = p[i];
        int y = rg[x][0];
        for(int j = 0; j < rg[x].size();j++) y = lca(y,rg[x][j]);
//        cout <<"**"<<endl;
        tr[y].push_back(x);
        dep[x] = dep[y]+1;
        f[x][0] = y;
        for(int j = 1; j <= 15; j++)
        {
            f[x][j] = f[f[x][j-1]][j-1];
        }
    }
    dfs(0);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        printf("%d\n", ans[i]-1);
    return 0;
}

 

<think>首先,用户的问题是关于“支配树”的概念及其在计算机科学中的应用。用户说:“我想了解支配树的概念及其在计算机科学中的应用 请问支配树在计算机科学中的定义和应用场景”。所以,我需要提供支配树的定义和应用场景。 回想一下,支配树(Dominator Tree)是图论和编译器优化中的一个概念。在控制流图中,支配树表示节点之间的支配关系。一个节点支配另一个节点,如果从入口节点到该节点的所有路径都必须经过支配节点。 现在,根据系统指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用:用户提供了几个引用,但它们是关于其他主题的,如运筹学、差分进化算法、物联网、随机数生成器、Rust等。这些引用似乎与支配树无关。用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个对话中,没有上一次问题,因为这是第一条消息。所以,我应该忽略这些引用,除非它们相关。支配树在这些引用中没有被提及,所以我不应该强行引用它们。用户说“上述引用仅供参考”,所以我可能不需要使用它们。 用户指令还说:“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”,但如果没有相关引用,我应该避免添加无关的引用。最好基于我的知识提供准确信息。 结构我的回答: 1. **定义支配树**:解释支配树是什么,使用数学表达式来描述支配关系。 2. **应用场景**:讨论在计算机科学中的应用,如编译器优化、程序分析、图算法等。 3. **生成相关问题**:在回答末尾,添加相关问题部分,如示例中的“§§相关问题§§”。 确保使用中文。 关键点: - **支配关系**:在控制流图中,节点d支配节点n(d dom n)如果从入口节点到n的所有路径都经过d。 - **支配树**:一个树结构,其中每个节点的父节点是其直接支配者(immediate dominator)。 数学表达: - 支配关系:$d \text{ dom } n$ 表示d支配n。 - 支配树构建。 应用场景: - **编译器优化**:如死代码消除、循环优化。 - **程序分析**:数据流分析、安全分析。 - **网络路由**:在计算机网络中。 - **其他领域**:如生物信息学或图论应用。 现在,生成相关问题: 类似示例,如: 1. 如何构建支配树? 2. 支配树在编译器中的具体应用例子? 3. 支配树的算法实现? 确保LaTeX正确: - 行内:$d \text{ dom } n$ - 独立公式:如果需要,展示支配树定义。 回答结构: - 开头:介绍支配树。 - 定义部分。 - 应用部分。 - 相关问题。</think>### 支配树的概念及其在计算机科学中的应用 支配树(Dominator Tree)是图论和计算机科学中的一个重要概念,主要用于描述有向图中节点之间的支配关系。它在程序分析、编译器优化等领域有广泛应用。下面,我将逐步解释支配树的定义、核心概念及其在计算机科学中的具体应用场景。回答基于标准图论和编译器理论,确保内容真实可靠。 #### 1. **支配树的定义** 支配树源于有向图(通常为控制流图,CFG)的分析。在一个有向图中,给定一个入口节点(如程序的起始点),节点 $d$ 支配节点 $n$(记作 $d \text{ dom } n$),如果从入口节点到 $n$ 的所有路径都必须经过 $d$。更正式地,支配关系可以定义为: - 对于任意路径 $P$ 从入口节点到 $n$,$d$ 都在 $P$ 上。 - 支配关系满足自反性(每个节点支配自身)、传递性(如果 $a \text{ dom } b$ 且 $b \text{ dom } c$,则 $a \text{ dom } c$)和反对称性(如果 $a \text{ dom } b$ 且 $b \text{ dom } a$,则 $a = b$)。 支配树的构建基于支配关系:每个节点的父节点是其“直接支配者”(immediate dominator),即支配该节点但不支配其他支配者的唯一节点。形式上,节点 $n$ 的直接支配者 $idom(n)$ 满足: $$ idom(n) = d \quad \text{其中} \quad d \text{ dom } n \quad \text{且} \quad \forall d' \text{ dom } n, \quad d' \text{ dom } d \implies d' = d $$ 支配树本身是一个树结构,根节点为入口节点,每个节点到根的路径表示其支配链。这种结构简化了支配关系的查询和分析[^1]。 #### 2. **支配树在计算机科学中的应用场景** 支配树在多个计算机科学领域发挥着关键作用,尤其在程序优化和算法设计中。以下是主要应用场景: - **编译器优化**:在编译器的中间代码优化阶段,支配树用于分析控制流图(CFG)。例如: - **死代码消除**:如果一个节点不被任何支配节点“覆盖”,则可以安全移除该代码块。 - **循环优化**:识别循环的入口节点(即循环头的支配者),从而进行循环不变量外提或强度削减。例如,在LLVM或GCC等编译器中,支配树帮助实现高效的代码生成[^2]。 - **寄存器分配**:通过支配树分析变量的生存范围,优化寄存器使用,减少内存访问开销。 - **程序分析**:在静态程序分析中,支配树支持数据流分析(如活跃变量分析或定义-使用链)。例如: - **安全分析**:检测潜在漏洞(如未初始化变量),如果某个节点支配所有使用点,则可以确保变量被正确定义。 - **并行化**:识别可并行执行的代码区域,基于支配关系确定依赖约束。 - **图算法与网络**:支配树也应用于网络路由和社交网络分析: - **网络可靠性**:在计算机网络中,支配树用于计算关键路径或节点,以评估网络的容错性(如最小支配集问题)。 - **生物信息学**:在基因调控网络分析中,支配树帮助识别关键调控节点,简化复杂路径的查询[^3]。 - **其他领域**:在软件工程中,支配树用于调试工具(如反向执行分析),以及实时系统中的任务调度优化。这些应用依赖于支配树的高效构建算法(如Lengauer-Tarjan算法),其时间复杂度为 $O(E \alpha(E,V))$,其中 $E$ 和 $V$ 分别为图的边和节点数[^4]。 总之,支配树通过将复杂的支配关系转化为树结构,显著提升了算法效率和程序可靠性。其核心价值在于简化路径分析,为优化问题提供理论基础。 #### 相关问题 基于以上讨论,以下是几个与支配树相关的扩展问题,帮助您深入理解: 1. 支配树的构建算法有哪些,如何实现高效的支配树计算? 2. 支配树在循环优化中的具体应用例子是什么? 3. 支配树与其他图结构(如后支配树)有何区别和联系? 4. 在大型程序中,支配树分析可能面临哪些性能挑战,如何优化? [^1]: 支配树的定义基于标准图论,常用于控制流图分析。 [^2]: 编译器优化中,支配树支持多种代码转换技术。 [^3]: 网络和生物信息学中,支配树简化了复杂路径查询。 [^4]: 高效算法如Lengauer-Tarjan算法是构建支配树的基础。
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