bzoj 2654 tree (二分 + 最小生成树)

本文介绍了一种使用二分法解决特定数量白色边的最小生成树问题的方法。通过调整白色边的权重,实现了生成树中白色边数量的精确控制,并详细解释了算法原理及其实现细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

给你一个无向带权连通图,每条边是黑色或白色。让你求一棵最小权的恰好有need条白色边的生成树。
题目保证有解。

Input

第一行V,E,need分别表示点数,边数和需要的白色边数。
接下来E行,每行s,t,c,col表示这边的端点(点从0开始标号),边权,颜色(0白色1黑色)。

Output

一行表示所求生成树的边权和。
V<=50000,E<=100000,所有数据边权为[1,100]中的正整数。

Sample Input

2 2 1

0 1 1 1

0 1 2 0

Sample Output

2

题解

woc打完代码之后发现和大佬的代码相似度99%……可怕
考试的时候完全没有思路,考完之后评讲:二分?那是什么?
果然我还是见识得太少了。第一次见二分可以这样用来着。
二分一个权值,使白边的边权集体增加一个mid;这样做能的目的是调整每一次最小生成树中白边的数量。显然白边的边权加得越多,对于白边的选择就越少,这是单调递增的。而即使白边加上了权值,只要得出的树的形态是固定的,那么它的权值就还能再减回去。答案就是加上权值跑出来白边的边数为need时的答案-need*mid。这样就能保证正确性了。
至于还有一种情况:当存在一个mid,使跑出来的树白边的比need多,而mid+1却比need少,这时考虑树中一定存在黑边,且这些黑边的权值和加上mid之后的白边的权值相同(因为保证有解)。那么就假想可以用这些黑边替换掉多余的白边就可以了。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int N = 1000020;

struct Node {
    int u, v, w, c, next;
} e[N];
int n, m, need, now, ans, num = 0, head[N], fa[N];

void add(int u, int v, int w, int c) {
    num ++;
    e[num].u = u; e[num].v = v; e[num].c = c;
    e[num].w = w; e[num].next = head[u]; head[u] = num;
}

bool cmp(const Node &a, const Node &b) {
    if(a.w == b.w) return a.c < b.c;
    return a.w < b.w;
}

int find(int x) {
    if(x == fa[x]) return x;
    return fa[x] = find(fa[x]);
}

bool check() {
    int tot = 0, sum = 0; now = 0;
    sort(e + 1, e + m + 1, cmp);
    for(int i = 1; i <= n; i ++) fa[i] = i;
    for(int i = 1; i <= m; i ++) {
        int fx = e[i].u, fy = e[i].v;
        if(fx == fy) continue;
        fa[fy] = fx; 
        now += e[i].w; sum += ! e[i].c;
        if(++ tot == n - 1) break;
    }
    if(sum >= need) return true;
    else return false;
}

int main() {
    scanf("%d %d %d", &n, &m, &need);
    for(int i = 1; i <= m; i ++) {
        int u, v, w, c;
        scanf("%d %d %d %d", &u, &v, &w, &c);
        add(u, v, w, c);
    }
    int l = - 101, r = 101, mid;
    while(l <= r) {
        mid = l + r >> 1;
        for(int i = 1; i <= m; i ++)
            if(! e[i].c) e[i].w += mid;
        if(check()) l = mid + 1, ans = now - need * mid;
        else r = mid - 1;
        for(int i = 1; i <= m; i ++)
            if(! e[i].c) e[i].w -= mid;
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}
内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
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