树链剖分模板 边权、点权区别

本文详细介绍了树链剖分在维护点权和边权时的操作,包括建立线段树、dfs1和dfs2的模板、区间查询与修改、树链剖分核心步骤以及边权的单边修改和区间查询。提供了实现这些操作的详细步骤和技巧。

熟练剖分详解见:https://blog.youkuaiyun.com/tangzhide123yy/article/details/77532880
熟练剖分一般有如下几个步骤:
1.dfs1()求出fa,deep,size,son
2.dfs2()求出top,p
3.add()/Query ()树链剖分核心部分
4.updata()线段树更新操作(如单点修改,区间修改)
5.query()线段树查询(如区间查询,单点查询)

建立线段树(维护点权)

inline void build(int l,int r,int rt){
  
  //建立一棵线段树 
    tr[rt].l=l,tr[rt].r=r;
    if(l==r){tr[rt].sum=w[id[l]];return ;}
    //w[]存储的为原始的点权,写为w[id[l]]是因为dfs时的顺序不一样
    int midd=l+(r-l)/2;
    build(l,midd,ls),build(midd+1,r,rs);
    pushup(rt);
}

dfs1()维护点权模板

inline void dfs1(int x,int fat,int dep) {
    //这里应该就是树链剖分的第一个操作,把树上每个节点的size,fa等统统搞出来
    deep[x]=dep,fa[x]=fat,sz[x]=1;//fat表示x的爸爸 
    for(int i=0;i<g[x].size();i++){
        int v=g[x][i];
        if(v!=fat){
            dfs1(v,x,dep+1);
            sz[x]+=sz[v];
//son[x]记录x的儿子中的重点 
        }
    }
}

dfs2()维护点权模板

inline void dfs2(int x,int tp){
  
  //这个操作应该就是处理轻链和重链 
    top[x]=tp;pos[x]=++cnt;id[pos[x]]=x;
    //pos记录的是遍历到该点时的时间,id记录的是当时间为pos[x]时的编号是x, 
    if
<think> 嗯,用户想了解树链剖分的应用场景,这需要结合树链剖分的核心特性来分析。用户提供的引用材料已经涵盖了关键:重链剖分技术、DFS序连续性、路径拆分复杂度O(logn)等特性。这些特性决定了树链剖分特别适合处理树上的路径问题。 从引用[^3]可以看出,树链剖分能将任意路径拆分为不超过logn条连续链,且DFS序连续——这个特性直接关联到数据结构的高效维护。引用[^4]的代码示例则展示了对路径求和的应用,这种基于跳转链的查询方式非常典型。 树链剖分的应用场景应该聚焦在需要高效处理树上路径操作的场景。比如修改或查询节路径上的信息,或者子树信息。当问题涉及这两类操作时,树链剖分配合线段树等数据结构就能发挥巨大优势。 具体应用场景包括:1)路径修改查询,比如路径节值求和或最值查询;2)子树整体操作,因为DFS序连续,子树对应区间操作;3)LCA相关操作,在剖分过程中自然得到;4)动态树问题,比如Link-Cut Tree的基础;5)子树统计类问题,比如子树节数量统计。 用户提供的引用[^1][^2]也提到重链首尾相接形成连续区间,这解释了为什么能套用线段树。而引用[^4]的代码实例正好验证了路径查询的实现模式。这些特性共同支撑了上述应用场景的实现基础。 用户可能还想知道这些场景的实际案例,比如算法竞赛中修改树上路径值的问题(如洛谷P3384模板题),或者网络管理中动态更新节状态的应用。不过当前问题聚焦在应用场景分类,所以先列举核心场景更合适。 </think> 树链剖分(树剖)的核心价值在于**将树形结构转化为线性序列**(通过DFS序),并利用**重链剖分**将树上路径划分为 $O(\log n)$ 条连续的链。这使得许多复杂的树上路径问题可以借助**线段树、树状数组等区间数据结构**高效解决。其主要应用场景如下: 1. **树上路径的查询修改(核心应用)**: * **路径节值求和/最大值/最小值等聚合操作**:例如查询节 $u$ 到 $v$ 路径上所有的和、最大值或最小值[^1][^3][^4]。 * **路径节值批量修改**:例如将节 $u$ 到 $v$ 路径上所有值增加一个常数 $k$,或乘以一个常数等[^1][^4]。 * **路径上满足特定条件的节查询**:结合数据结构进行筛选。 2. **子树查询修改**: * 由于树剖后的DFS序保证:**一个节的子树在其DFS序中对应一段连续的区间**。 * **子树节值求和/最大值/最小值等聚合操作**:例如查询以节 $u$ 为根的子树中所有值和[^1]。 * **子树节值批量修改**:例如将以节 $u$ 为根的子树中所有值增加一个常数 $k$[^1][^4]。 3. **高效求最近公共祖先(LCA)**: * 树链剖分过程本身(不断跳 $top$)就是一种高效的求LCA的方法,时间复杂度 $O(\log n)$[^1][^3]。虽然常数据结构操作结合使用,但其求LCA本身也是重要应用。 4. **动态树问题(Link-Cut Tree, LCT)的基础**: * 树链剖分的概念和思想(特别是重链剖分)是理解和使用更高级的动态树数据结构(如LCT)的基础。LCT用于维护森林的连通性,支持更动态的连接/断开操作,其核心操作“Preferred Path”可以看作是对重链概念的动态维护[^3]。 5. **子树大小等统计信息维护**: * 在第一次DFS(求重儿子)时,通常会计算每个节的子树大小 $size[u]$。这个信息本身就常用于各种树形DP或统计问题[^2]。 **总结关键**: * **把树上复杂的路径操作分解为 $O(\log n)$ 次区间操作**(得益于重链的性质)[^1][^2][^3]。 * **把子树操作转化为单个区间操作**(得益于DFS序的连续性)[^1]。 * **利用区间数据结构(如线段树)高效处理这些操作**[^1][^4]。 **典型问题场景**: * **算法竞赛题目**:大量树形结构题目需要对路径或子树进行修改和查询,树剖是标准解决方案之一(如模板题P3384)[^4]。 * **网络路由管理**:模拟网络拓扑结构,需要高效查询/修改节间路径状态或子树状态。 * **文件系统操作**:处理目录树结构上的批量修改或查询(如计算某个目录下所有文件的总大小、修改某个目录下所有文件的限)。
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