【BZOJ 4127】Abs(树链剖分,线段树)

该博客介绍了如何使用树链剖分和线段树来解决一个图论问题,其中涉及对树上的路径进行加权操作和查询路径上点权重绝对值的和。博主详细讲解了思路,包括如何维护区间正数和、最大负数等信息,并讨论了处理懒标记和区间更新的策略。最后,博主提到了代码实现中的关键细节和时间复杂度分析。

题目

题目传送门

Description

给定一棵树,设计数据结构支持以下操作
1    u    v    d 1 \;u\;v\;d 1uvd 表示将路径 ( u , v ) (u,v) (u,v) d d d
2    u    v 2\;u\;v 2uv 表示询问路径 ( u , v ) (u,v) (u,v) 上点权绝对值的和

Input

第一行两个整数 n n n m m m,表示结点个数和操作数
接下来一行 n n n 个整数 a i a_i ai,表示点 i i i 的权值

接下来 n − 1 n-1 n1 行,每行两个整数 u , v u,v u,v 表示存在一条 ( u , v ) (u,v) (u,v) 的边

接下来 m m m 行,每行一个操作,输入格式见题目描述

Output

对于每个询问输出答案

Sample Input

4 4
-4 1 5 -2
1 2
2 3
3 4
2 1 3
1 1 4 3
2 1 3
2 3 4

Sample Output

10
13
9

Hint

对于 100 % 100\% 100% 的数据, n , m < = 1 0 5 n,m <= 10^5 n,m<=105 0 < = d , ∣ a i ∣ < = 1 0 8 0<= d,|a_i|<= 10^8 0<=d,ai<=108

思路

树链剖分+线段树,考虑如何维护这棵线段树。
由于这题是绝对值和,维护 lazytag 时,正负性不容易处理,考虑往区间和上靠。
注意到:区间绝对值之和 = = = 2 × 2 \times 2×区间正数和 − - 区间和,所以本题转化成了维护区间正数和。
在线段树中,需要再维护几个东西:

  1. maxf:区间最大的负数
  2. sum:区间正数和
  3. num:区间正数的个数
  4. tag:sum 的懒标记
  5. tagg:maxf 的懒标记(一开始大e了,没有闪,忘了 maxf 也是要下传懒标记的了)

修改时,注意到每一次增加的量 d ≥ 0 d \geq 0 d0,所以每一个数只会被从负数变成正数一次,那么这样的操作最多总共只会出现 n n n 次,对于这些操作,我们就将线段树递归到底,暴力修改。

而对于其余的操作,我们只需正常的区间修改即可。

如何判断一次操作后,区间内有负数变成正数呢?这就用到了 maxf,如果 m a x f + d > 0 maxf+d>0 maxf+d>0,就说明有数从负变正,否则没有。

正数区间我们就将 maxf=-inf,这样 也许? 可以避免一些麻烦?(还是要很多特判,我也因此晕蛋了,对拍了 2h)

细节比较多,考虑清楚,注意好懒标记的下传,注意好 sum 和 num 的维护,记得即使是 m a x f + d < 0 maxf+d<0 maxf+d<0 的操作中,可能是有正数也有负数的区间,依旧要维护 sum。

时间复杂度:对于由负变正的操作,单次操作 O ( l o g    n ) O(log\;n) O(logn),总操作

### 树链剖分的适用场景与使用方法 树链剖分是一种高效的数据结构,用于处理树上的路径查询和修改问题。它通过将树分解为若干条不相交的链来优化复杂度,使得许多原本需要 \(O(n)\) 时间的操作可以在 \(O(\log n)\) 时间内完成[^1]。 #### 1. 树链剖分的核心思想 树链剖分的核心在于将树分割成若干条链,这些链可以拼接成树上的任意路径。常见的树链剖分方法包括重链剖分和长链剖分。其中,重链剖分是最常用的一种方法,其基本原理是:对于每个节点,选择其所有子节点中包含节点数最多的子节点作为重儿子,连接重儿子的边称为重边,由重边构成的链称为重链[^2]。 #### 2. 树链剖分的适用场景 树链剖分适用于以下场景: - **路径查询**:例如,求解树上两点之间的最大值、最小值或和等问题。 - **路径修改**:例如,对树上某条路径上的所有节点进行加法或乘法操作。 - **子树查询**:例如,求解某个节点的子树中的最大值、最小值或和等问题。 - **动态维护**:当树的结构或节点属性发生变化时,树链剖分结合线段树等数据结构可以高效地维护这些变化。 #### 3. 树链剖分的应用方法 以下是树链剖分的基本应用步骤: ```python # 树链剖分的实现示例(Python) from collections import defaultdict, deque class TreeChainDecomposition: def __init__(self, n): self.n = n self.adj = defaultdict(list) self.parent = [0] * (n + 1) self.depth = [0] * (n + 1) self.size = [0] * (n + 1) self.heavy = [0] * (n + 1) self.top = [0] * (n + 1) self.pos = [0] * (n + 1) self.rpos = [0] * (n + 1) self.cnt = 0 def add_edge(self, u, v): self.adj[u].append(v) self.adj[v].append(u) def dfs1(self, u, p): self.parent[u] = p self.size[u] = 1 max_subtree = -1 for v in self.adj[u]: if v != p: self.depth[v] = self.depth[u] + 1 self.dfs1(v, u) self.size[u] += self.size[v] if self.size[v] > max_subtree: max_subtree = self.size[v] self.heavy[u] = v def dfs2(self, u, t): self.top[u] = t self.pos[u] = self.cnt self.rpos[self.cnt] = u self.cnt += 1 if self.heavy[u] != 0: self.dfs2(self.heavy[u], t) for v in self.adj[u]: if v != self.parent[u] and v != self.heavy[u]: self.dfs2(v, v) # 示例:初始化并构建树 n = 5 tree = TreeChainDecomposition(n) edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)] for u, v in edges: tree.add_edge(u, v) tree.dfs1(1, 0) tree.dfs2(1, 1) ``` 上述代码实现了树链剖分的基本框架,包括深度优先搜索(DFS)和重链划分。 #### 4. 实际应用案例 以 bzoj3252 为例,题目要求在树状结构中求解路径的最大价值和。这种问题可以通过树链剖分结合线段树或树状数组来解决。具体步骤如下: - 使用树链剖分将树划分为若干条链。 - 对每条链建立线段树或其他支持快速区间查询和修改的数据结构。 - 在查询或修改时,将路径拆分为若干条链,并分别在线段树上进行操作[^3]。 #### 5. 注意事项 - 树链剖分的时间复杂度通常为 \(O(n \log n)\),适合处理大规模数据。 - 在实际应用中,需要根据问题的具体需求选择合适的剖分方式(如重链剖分或长链剖分)。 - 结合其他数据结构(如线段树、树状数组)可以进一步提升效率。 ---
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