CodeForces 827D Best Edge Weight (倍增 启发式合并 链剖 并查集)

本文介绍了一种算法,该算法能够在给定加权连通图的情况下,为每条边确定一个最大整数权重,使得这条边仍属于图的所有最小生成树中,前提是不改变图中其他边的权重。通过使用并查集、树链剖分等技术,文章提供了详细的实现步骤及代码示例。

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

D. Best Edge Weight

time limit per test2 seconds
memory limit per test256 megabytes
inputstandard input
outputstandard output
You are given a connected weighted graph with n vertices and m edges. The graph doesn’t contain loops nor multiple edges. Consider some edge with id i. Let’s determine for this edge the maximum integer weight we can give to it so that it is contained in all minimum spanning trees of the graph if we don’t change the other weights.

You are to determine this maximum weight described above for each edge. You should calculate the answer for each edge independently, it means there can’t be two edges with changed weights at the same time.

Input
The first line contains two integers n and m (2 ≤ n ≤ 2·105, n - 1 ≤ m ≤ 2·105), where n and m are the number of vertices and the number of edges in the graph, respectively.

Each of the next m lines contains three integers u, v and c (1 ≤ v, u ≤ n, v ≠ u, 1 ≤ c ≤ 109) meaning that there is an edge between vertices u and v with weight c.

Output
Print the answer for each edge in the order the edges are given in the input. If an edge is contained in every minimum spanning tree with any weight, print -1 as the answer.

Examples
input
4 4
1 2 2
2 3 2
3 4 2
4 1 3
output
2 2 2 1
input
4 3
1 2 2
2 3 2
3 4 2
output
-1 -1 -1

中文题目:
这里写图片描述

思路:
这里写图片描述

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

const int N = 300010;
const int P = 19;

int head[N],idc=0;
int u[N],v[N],C[N],n,m,od[N],fa[N];
int from[N];
bool in[N];

inline const int read(){
    register int x = 0;
    register char ch = getchar();
    while(ch < '0' || ch > '9') ch = getchar();
    while(ch >= '0' && ch <= '9') x = (x<<3) + (x<<1) + ch - '0', ch = getchar();
    return x;
}

struct Edge{
    int to, nxt, w, id;
}ed[N];

inline bool cmp(int aa, int bb){
    return C[aa] < C[bb];
}

void adde(int p, int q, int r, int idd){
    ed[++idc].to=q;
    ed[idc].nxt=head[p];
    head[p]=idc;
    ed[idc].w=r;
    ed[idc].id=idd;
}

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

void unionn(int aa, int bb){
    aa = getfa(aa), bb = getfa(bb);
    fa[aa] = bb;
}

int dep[N],anc[N][20],mval[N][20],ans[N];
bool vis[N];
vector<int> G[N];
multiset<int> H[N];
multiset<int> *RL[N];

//priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >q[N], del[N];//小根堆 
/*
int top(int x){  
    while(del[x].size() && del[x].top()==q[x].top()){
        del[x].pop(); q[x].pop();//先删除 
    }
    if( q[x].size() ) return q[x].top(); 
    else return -1; 
}  */

void dfs0(int s){
    vis[s] = true;
    for(int i=head[s]; i; i=ed[i].nxt){
        int v = ed[i].to;
        if(!vis[v]){
            dep[v] = dep[s] + 1;
            anc[v][0] = s;
            from[v] = ed[i].id;
            mval[v][0] = ed[i].w;
            dfs0( v );
        }
    }
}

pair<int,int> getMax(int l, int r){
    int maxx = -0x3f3f3f3f;
    if(dep[l] < dep[r]) swap(l, r);
    int dt = dep[l] - dep[r];
    for(int i=P; i>=0; i--)
        if(dt & (1<<i)){
            maxx = max(maxx, mval[l][i]);
            l = anc[l][i];
        }
    if(l == r) return make_pair(l, maxx);
    for(int i=P; i>=0; i--)
        if(anc[l][i] != anc[r][i]){
            maxx = max(maxx, mval[l][i]);
            maxx = max(maxx, mval[r][i]);
            l = anc[l][i];
            r = anc[r][i];
        }
    maxx = max(maxx, mval[l][0]);
    maxx = max(maxx, mval[r][0]);
    return make_pair(anc[l][0], maxx);
}

void solve(int s){
    vis[s] = true;
    RL[s] = &H[s];
    for(int i=head[s]; i; i=ed[i].nxt){
        int v = ed[i].to;
        if( !vis[v] ){
            solve( v );
            multiset<int> *ori, *add;
            if(RL[v]->size() > RL[s]->size())
                ori=RL[v], add=RL[s];
            else ori=RL[s], add=RL[v];
            for(multiset<int>::iterator it=add->begin(); it!=add->end(); ++it)
                ori->insert(*it);
            RL[s] = ori;
            /*top(v);
            while(q[v].size()) {
                q[s].push( q[v].top() ); q[v].pop(); 
                if( del[v].size() ){
                    del[s].push( del[v].top() ); 
                    del[v].pop(); 
                }
            }*/
        }
    }
    for(int i=0; i<G[s].size(); ++i){
        int cur = G[s][i];
        if(cur > 0) RL[s]->insert(cur);
        else RL[s]->erase(RL[s]->find(-cur));
        //if(cur > 0) q[s].push(cur);
        //else del[s].push(-cur);
    }
    //ans[from[s]] = top( s );
    //if( ans[from[s]] != -1 ) ans[from[s]]--;
    if(!RL[s]->size()) ans[from[s]] = -1;
    else ans[from[s]] = *(RL[s]->begin()) - 1;
}

int main(){
    freopen("tree.in", "r", stdin);
    freopen("tree.out", "w", stdout);
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(register int i=1; i<=m; ++i){
        od[i] = i;
        u[i]=read();v[i]=read();C[i]=read();
    //  scanf("%d%d%d", &u[i], &v[i], &C[i]);
    }
    for(register int i=1; i<=n; ++i) fa[i] = i;
    sort(od+1, od+1+m, cmp);
    for(register int i=1; i<=m; ++i){//Kruskal
        int cur = od[i];
        if(getfa(u[cur]) != getfa(v[cur])){
            unionn(u[cur], v[cur]);
            in[cur] = true;
            adde(u[cur], v[cur], C[cur], cur);
            adde(v[cur], u[cur], C[cur], cur);
        }
    }
    dep[1] = 1;
    dfs0( 1 );//预处理ST 
    for(int i=1; i<=P; ++i)
        for(register int j=1; j<=n; ++j){
            anc[j][i] = anc[anc[j][i-1]][i-1];
            mval[j][i] = max(mval[j][i-1], mval[anc[j][i-1]][i-1]);
        }
    for(register int i=1; i<=m; ++i)
        if(!in[i]){//不在最小生成树上 
            pair<int,int> T = getMax(u[i], v[i]);//倍增求树外的边的ans
            ans[i] = T.second;
            if(ans[i] == -0x3f3f3f3f) ans[i] = -1;
            else ans[i]--;
            G[u[i]].push_back( C[i] );//标记方便之后的合并 
            G[v[i]].push_back( C[i] );
            G[T.first].push_back( -C[i] );
            G[T.first].push_back( -C[i] );
        }
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    solve( 1 );
    for(int i=1; i<=m; ++i) printf("%d ", ans[i]);//printf("%d\n", ans[i]);
    puts("");
    return 0;
}

隐掉的部分是最开始写的双堆,功能和multiset是一样的,但是好像当前我用的编译器不支持开这么多的堆,所以只好改成multiset。
上面是启发式合并的代码,下面来链剖。
线段树维护dfs序,区间min。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#define inf 0x7fffffff
#define N 400005
using namespace std;
int n,m,val[N],id[N],rk[N];
struct Edge{
    int v,next,w,id;
};
Edge e[2*N];
struct date{
    int u,v,w,id;
};
date aa[N];
int ans[N],fat[N],flag[N],head[N],num;
int find(int x){
    return fat[x]==x?x:fat[x]=find(fat[x]);
}
void init(){
    for(int i=1;i<=n;i++)
    fat[i]=i;
}
bool cmp(const date&a,const date&b){
    return a.w<b.w;
}
bool cmp_id(const date&a,const date&b){
    return a.id<b.id;
}
void adde(int i,int j,int w,int id){
    e[++num].v=j;
    e[num].next=head[i];
    e[num].w=w;
    e[num].id=id;
    head[i]=num;
}
void Krus(){
    int cnt=0;
    init();sort(aa+1,aa+m+1,cmp);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int u=aa[i].u,v=aa[i].v,w=aa[i].w;
        int p=find(u),q=find(v);
        if(p==q)continue;
        fat[p]=q;
        adde(u,v,w,aa[i].id);
        adde(v,u,w,aa[i].id);
        flag[aa[i].id]=1;
        cnt++;
        if(cnt==n-1)break;
    }
}
int dep[N],fa[N],top[N],son[N],idc,in[N],siz[N];
void dfs(int u){
    siz[u]=1;
    for(int i=head[u];i;i=e[i].next){
        int v=e[i].v;
        if(v==fa[u])continue;
        fa[v]=u;
        dep[v]=dep[u]+1;
        val[v]=e[i].w;
        id[v]=e[i].id;
        dfs(v);
        siz[u]+=siz[v];
        if(siz[son[u]]<siz[v])son[u]=v;
    }
}
void dfs(int u,int tp){
    in[u]=++idc;
    rk[idc]=u;
    top[u]=tp;
    if(son[u])dfs(son[u],tp);
    for(int i=head[u];i;i=e[i].next){
        int v=e[i].v;
        if(v==son[u]||v==fa[u])continue;
        dfs(v,v);
    }
}
struct Node{
    int vmax,id,lz;
    Node *ls,*rs;
    Node(){
        lz=inf;
    }
    void update(){
        vmax=max(ls->vmax,rs->vmax);
    }
    void pushdown(int lf,int rg){
        if(lz!=inf){
            ls->lz=min(ls->lz,lz);
            rs->lz=min(rs->lz,lz);
            lz=inf;
        }
    }
};
Node *root,pool[N*2],*tail=pool;
Node *build(int lf,int rg){
    Node *nd=++tail;
    if(lf==rg){
        nd->id=id[rk[lf]];
        nd->vmax=val[rk[lf]];
    }
    else{
        int mid=(lf+rg)>>1;
        nd->ls=build(lf,mid);
        nd->rs=build(mid+1,rg);
        nd->update();
    }
    return nd;
}
int query_seg(Node *nd,int lf,int rg,int L,int R){
    if(L<=lf&&rg<=R){
        return nd->vmax;
    }
    int mid=(lf+rg)>>1,rt=0;
    if(L<=mid)
        rt=max(rt,query_seg(nd->ls,lf,mid,L,R));
    if(R>mid)
        rt=max(rt,query_seg(nd->rs,mid+1,rg,L,R));
    return rt;
}
void modify(Node *nd,int lf,int rg,int L,int R,int val){
    if(L<=lf&&rg<=R){
        nd->lz=min(nd->lz,val);
        return;
    }
    int mid=(lf+rg)>>1;
    if(L<=mid)
        modify(nd->ls,lf,mid,L,R,val);
    if(R>mid)
        modify(nd->rs,mid+1,rg,L,R,val);
}
int query(int u,int v){
    int rt=0;
    while(top[u]!=top[v]){
        if(dep[top[u]]<dep[top[v]])swap(u,v);
        rt=max(rt,query_seg(root,1,n,in[top[u]],in[u]));
        u=fa[top[u]];
    }
    if(u==v)return rt;
    if(dep[u]<dep[v])swap(u,v);
    rt=max(rt,query_seg(root,1,n,in[son[v]],in[u]));
    return rt;
}
void modify(int u,int v,int w){
    while(top[u]!=top[v]){
        if(dep[top[u]]<dep[top[v]])swap(u,v);
        modify(root,1,n,in[top[u]],in[u],w);
        u=fa[top[u]];
    }
    if(u==v)return;
    if(dep[u]<dep[v])swap(u,v);
    modify(root,1,n,in[son[v]],in[u],w);
}
void get_ans(Node *nd,int lf,int rg){
    if(lf==rg){
        ans[nd->id]=nd->lz;
        return;
    }
    nd->pushdown(lf,rg);
    int mid=(lf+rg)>>1;
    get_ans(nd->ls,lf,mid);
    get_ans(nd->rs,mid+1,rg);
}
int main(){
    freopen("tree.in","r",stdin);
    freopen("tree.out","w",stdout);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d%d%d",&aa[i].u,&aa[i].v,&aa[i].w),aa[i].id=i;
    Krus();

    sort(aa+1,aa+m+1,cmp_id);
    fa[1]=0;dep[1]=1;
    dfs(1);
    dfs(1,1);
    root=build(1,n);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        if(flag[i])continue;
        ans[i]=query(aa[i].u,aa[i].v)-1;
    //  printf("%d %d %d %d\n",i,aa[i].u,aa[i].v,ans[i]);
        modify(aa[i].u,aa[i].v,aa[i].w-1);
    }
    get_ans(root,1,n);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    printf(ans[i]==inf?"-1\n":"%d\n",ans[i]);
}

考虑第一种情况,我们是枚举所有不在最小生成树上的边,而第二种情况,本来是枚举所有在最小生成树上的边,转化之后也变成了枚举所有不在最小生成树上的边了,好像可以一起搞定
考虑第一次查询的范围,是枚举的边左右两点在最小生成树上的一条链,而第二次更新的范围也是左右两点的一条链
范围的相同更加印证了两种情况可以一起来讨论了
现在对于每次更新的范围和查询范围相同,依然可以用树链剖分来搞定

现在考虑,查询自不用说,复杂度非常优美,考虑更新,有没有比起树链剖分更好写,但是同样高效的方法
查询是用的倍增,显然更新没办法像倍增一样跳着跳着地更新,所以必然是其他方法
考虑每次更新是取的min值,就是说,如果一条链已经被一条边更新了,再被另一条边权较大的边更新,是没有用的。这就提醒我们,已经被边权小的边更新过答案的区域,是不会再被更大的边更新的,在考虑每次更新是独立计算答案,最后需要的只是所有不在最小生成树上的边更新后叠加的值,对于更新的顺序完全不关心
那么我们就可以自定义更新顺序了,选择按照边权排序来更新就行
这样之前更新的区域就不用重复更新了,可以用类似并查集或者链表的方法跳着跳着更新还没有更新的区域

这样由于每个点只会被更新一次,复杂度就是均摊O(m)的了
不仅非常优秀而且意外好写

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define LL long long
#define N 100010
#define P 18
using namespace std;

inline int read(){
    int x = 0, f = 1; char ch = getchar();
    while(ch < '0' || ch > '9'){ if(ch == '-') f = -1; ch = getchar(); }
    while(ch >= '0' && ch <= '9'){ x = x * 10 + ch - '0'; ch = getchar(); }
    return x * f;
}

const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n, m, opt, idc = 0, cnt = 0;
int head[N], acc[N][P+1], maxx[N][P+1];
int dep[N], ans[N], to[N], fa[N], in[N];

struct Edge{
    int to, from, nxt, w, id;
}ed[N << 1], tree[N << 1];

inline void adde(int u, int v, int w, int id){
    tree[++idc].to = v;
    tree[idc].nxt = head[u];
    tree[idc].w = w;
    tree[idc].id = id;
    head[u] = idc;
}

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

inline bool cmp(Edge a, Edge b){ return a.w < b.w;}

void kruscal(){
    sort(ed+1, ed+m+1, cmp);
    for(register int i=1; i<=m && cnt<n-1; i++){
        int x = getfa( ed[i].from ), y = getfa( ed[i].to );
        if(x != y){
            ++cnt; in[i] = 1; fa[x] = y;
            adde(ed[i].from, ed[i].to, ed[i].w, ed[i].id);
            adde(ed[i].to, ed[i].from, ed[i].w, ed[i].id);
        }
    }
}

inline int getout(int u, int v, int pos){
    ans[pos] = 0;
    if(dep[u] < dep[v]) swap(u, v);
    for(int i=P; i>=0; i--)
        if(dep[acc[u][i]] >= dep[v]){
            ans[pos] = max(ans[pos], maxx[u][i]);
            u = acc[u][i];
        }
    if(u == v) {
        ans[pos]--; return u;
    }
    for(int i=P; i>=0; i--)
        if(acc[u][i] != acc[v][i]){
            ans[pos] = max(ans[pos], maxx[u][i]);
            ans[pos] = max(ans[pos], maxx[v][i]);
            u = acc[u][i]; v = acc[v][i];
        }
    ans[pos] = max(ans[pos], maxx[u][0]);
    ans[pos] = max(ans[pos], maxx[v][0]);
    ans[pos]--;
    return acc[u][0];
}

inline void dfs(int u, int f){
    acc[u][0] = f;
    for(int i=1; i<=P; i++){
        acc[u][i] = acc[acc[u][i-1]][i-1];
        maxx[u][i] = max(maxx[u][i-1], maxx[acc[u][i-1]][i-1]);
    }
    for(int i=head[u]; i; i=tree[i].nxt){
        int v = tree[i].to;
        if(v == f) continue;
        dep[v] = dep[u] + 1;
        to[v] = tree[i].id;
        maxx[v][0] = tree[i].w;
        dfs(v, u);
    }
}

inline void getin(int u, int v, int val){
    v = getfa(v);
    while (dep[u] < dep[v]){
        ans[to[v]] = min(ans[to[v]], val);
        int ff = getfa( acc[v][0] );
        fa[v] = ff;
        v = getfa(v);
    }
}

int main(){
    freopen ("weight.in", "r", stdin);
    freopen ("weight.out", "w", stdout);
    scanf("%d%d%d", &n, &m, &opt);
    for(register int i=1; i<=m; i++){
        ed[i].from = read(), ed[i].to = read(), ed[i].w = read();
        ed[i].id = i;
    }
    for(register int i=1; i<=n; i++) fa[i] = i;
    kruscal(); dfs(1, 1);
    for(register int i=1; i<=n; i++) fa[i] = i;
    memset(ans, INF, sizeof(ans));
    for(register int i=1; i<=m; i++){
        if( in[i] ) continue;
        int u = ed[i].from, v = ed[i].to;
        int LCA = getout(ed[i].from, ed[i].to, ed[i].id);
        getin(LCA, u, ed[i].w-1);
        getin(LCA, v, ed[i].w-1);
    }
    for(register int i=1; i<=m; i++)
        if(ans[i] == INF) printf("-1 ");
        else printf("%d ", ans[i]);
    return 0; 
}
<think>嗯,用户现在在学习算法竞赛,想要了解启发式合并,并且希望由浅入深地讲解,还要用C++的例子来说明。那我得先理清楚启发式合并的基本概念,然后逐步深入,最后给出代码示例。 首先,启发式合并是什么?可能用户之前学过并查集,或者普通的合并方法,但遇到某些情况下效率不高的问题。启发式合并应该是一种优化合并操作的方法,可能通过选择合并的顺序或方式,减少时间复杂度。比如在并查集中的按秩合并,可能就是一种启发式合并的应用。不过用户可能指的是更一般的数据结构合并时的优化策略。 那启发式合并的核心思想应该是每次合并两个集合时,总是将较小的集合合并到较大的集合中,这样可以减少总的操作次数。比如,如果每次合并时都把小集合的元素移动到大集合里,那么每个元素被移动的次数不会超过logN次,因为每次移动后所在的集合大小至少翻倍。这样总的时间复杂度就能控制在O(N logN)级别。 接下来需要解释为什么这种方法有效。比如,假设有两个集合A和B,大小分别为|A|和|B|,且|A|<=|B|。那么将A合并到B中,这样A中的每个元素所在的集合大小至少是原来的两倍(因为B的大小比A大)。因此,每个元素最多被合并logN次,总操作次数就是O(N logN)。 接下来,可能需要举一个具体的例子,比如合并表或者树结构的时候使用启发式合并。或者是在处理并查集的时候,按大小合并的情况。用户可能需要具体的应用场景,比如并查集的优化,或者在处理某些数据结构(比如平衡树、表)时的合并操作。 然后,需要用C++来举例说明。比如,可以用并查集的例子,或者用其他数据结构,比如集合的合并。例如,维护多个集合,每个集合用某种结构存储,合并的时候总是将小的合并到大的里面,这样可以减少时间。 比如,可以举一个并查集的例子。并查集的按秩合并就是启发式合并的一种。在并查集的实现中,每个集合有一个父节点,还有一个秩(rank)或者大小。合并的时候,总是将秩较小的根指向秩较大的根。这样能保证树的高度较低,提高查找效率。这时候可以给出具体的代码示例,比如并查集的实现,包含路径压缩和按秩合并。 或者,举一个更通用的例子,比如合并两个表,或者合并两个平衡二叉搜索树的时候,如何选择合并顺序以减少时间复杂度。例如,合并两个集合的时候,总是遍历较小的集合,将其元素逐个插入到较大的集合中,这样总的时间复杂度较低。 比如,用C++中的std::set来举例。假设有多个set,每次合并两个set的时候,总是将较小的set中的元素插入到较大的set中。这样可以保证每个元素被插入的次数不超过logN次,因为每次插入后所在的集合大小至少翻倍。这样总的时间复杂度是O(N logN logM),其中M是元素的大小?或者可能更优? 例如,代码可能如下: void merge(set<int> &a, set<int> &b) { if (a.size() > b.size()) { swap(a, b); } for (auto x : a) { b.insert(x); } a.clear(); } 这样每次合并的时候,总是将较小的集合合并到较大的里面。这样每个元素被插入的次数是logN次,每次插入的时间复杂度是O(logM),所以总的时间复杂度是O(N logN logM)。不过这可能适用于元素可排序的情况,比如使用平衡树结构的集合。 另一个例子是并查集的实现,其中按秩合并启发式合并的一种应用。例如: class DSU { vector<int> parent; vector<int> size; public: DSU(int n) { parent.resize(n); size.resize(n, 1); for (int i=0; i<n; ++i) parent[i] = i; } int find(int x) { if (parent[x] != x) parent[x] = find(parent[x]); return parent[x]; } void unite(int x, int y) { x = find(x); y = find(y); if (x == y) return; if (size[x] < size[y]) swap(x, y); parent[y] = x; size[x] += size[y]; } }; 这里,unite函数中总是将较小的集合合并到较大的集合里。这里的大小指的是集合的元素个数。这样可以保证树的高度较低,从而find操作的时间复杂度几乎是常数。 但用户可能想了解的不仅仅是并查集中的情况,而是更广泛的启发式合并应用。比如在处理某些数据结构时,比如表、数组或者树结构的合并,如何利用启发式合并来优化。 比如,在解决某些问题时,比如动态连接问题,或者离线查询处理,可能需要多次合并不同的数据结构,这时候使用启发式合并可以显著减少时间。 另一个例子是,在树上处理子树问题的时候,比如每个节点维护一个颜色的集合,当处理子树时,将子节点的集合合并到父节点。这时候如果采用启发式合并,每次将较小的子树集合合并到较大的,可以降低总的时间复杂度。 例如,解决树上每个节点的颜色数量问题。每个节点有一个颜色集合,初始时只有自己的颜色。然后从叶子节点向上合并,每个父节点收集所有子节点的颜色集合。这时候,如果每次合并时将较小的集合合并到较大的集合,就能有效减少总操作次数。 这时候可以用C++中的unordered_set来举例: void dfs(int node, int parent, vector<unordered_set<int>> &colors) { for (auto child : children[node]) { if (child != parent) { dfs(child, node, colors); // 合并子节点的colors到当前节点 if (colors[node].size() < colors[child].size()) { swap(colors[node], colors[child]); // 保证node的集合较大 } for (int color : colors[child]) { colors[node].insert(color); } colors[child].clear(); // 可选,释放内存 } } } 这样,每个节点的合并操作都是将较小的集合合并到较大的,从而减少总的插入次数。每个颜色被插入的次数最多是logN次,所以总时间复杂度是O(N logN)。 总结一下,启发式合并的关键点在于每次合并时,总是将较小的结构合并到较大的结构中,这样每个元素被处理的次数减少,从而降低总的时间复杂度。应用场景包括并查集、树上的子树问题、集合合并等。代码示例可以根据不同的应用场景来展示,比如并查集、颜色集合的合并等。 现在需要考虑用户的学习阶段。用户可能在算法竞赛中遇到需要高效合并的问题,比如某些题目需要处理大量合并操作,而普通的暴力合并会导致超时。这时候启发式合并就能派上用场。例如,Codeforces或ACM竞赛中的某些题目,可能需要处理子树信息合并,这时候启发式合并可以优化时间复杂度。 可能用户的问题点在于理解为什么这样合并能优化时间,或者如何在实际问题中应用。因此,在讲解时,需要强调时间复杂度分析,以及具体例子中的操作步骤。 可能还需要比较暴力合并启发式合并的时间复杂度差异。例如,如果每次合并都是简单地将一个集合的所有元素插入另一个,那么最坏情况下,每次合并都是O(n)时间,总的时间复杂度可能是O()。而使用启发式合并后,总的时间复杂度降低到O(n logn)。 最后,C++的例子需要具体且易于理解。可能用户对STL比较熟悉,所以使用std::set或unordered_set的例子会更直观。或者使用并查集的例子,因为并查集是算法竞赛中的常见结构。 综上所述,我的回答结构应该是: 1. 定义启发式合并:将较小的集合合并到较大的集合,减少操作次数。 2. 解释原理:每个元素被移动的次数最多logN次,总复杂度O(N logN)。 3. 应用场景:并查集按秩合并、子树信息合并、集合合并等。 4. C++示例: a. 并查集的实现(按大小合并)。 b. 树上颜色统计问题的启发式合并。 5. 分析时间复杂度和优势。</think>好的!我将由浅入深为你讲解启发式合并(Heuristic Merge),并用 C++ 举例说明其实现。 --- ### **一、基础概念** **启发式合并** 是一种优化合并操作的策略,核心思想是:**每次合并两个集合时,总是将较小的集合合并到较大的集合中**。这样能减少重复操作次数,从而降低整体时间复杂度。 #### **为什么需要它?** 假设直接合并两个大小为 `n` 和 `m` 的集合(`n < m`),若将大的合并到小的,后续操作可能需要频繁处理更大的集合。而将小的合并到大的,后续操作会更高效。 --- ### **二、时间复杂度分析** - **普通合并**:最坏情况每次合并都需要 `O(n)` 时间,合并 `n` 次的总时间为 `O()`。 - **启发式合并**:每个元素最多被合并 `O(log n)` 次(因为每次合并后集合大小至少翻倍),总时间优化为 `O(n log n)`。 --- ### **三、应用场景** 1. **并查集(按秩合并)** 2. **树上的子树信息合并**(如统计子树颜色) 3. **集合合并问题**(如动态维护多个集合) --- ### **四、C++ 代码示例** #### **1. 并查集启发式合并(按大小合并)** ```cpp class DSU { vector<int> parent; vector<int> size; public: DSU(int n) { parent.resize(n); size.resize(n, 1); for (int i = 0; i < n; i++) parent[i] = i; } int find(int x) { if (parent[x] != x) parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩 return parent[x]; } void unite(int x, int y) { x = find(x), y = find(y); if (x == y) return; // 启发式合并:小集合合并到大集合 if (size[x] < size[y]) swap(x, y); parent[y] = x; size[x] += size[y]; } }; ``` #### **2. 树上统计子树颜色(启发式合并应用)** 假设树节点有颜色,求每个节点的子树中颜色种类数: ```cpp #include <vector> #include <unordered_set> using namespace std; void dfs(int u, int parent, vector<vector<int>>& tree, vector<unordered_set<int>>& subtreeColors, vector<int>& color) { subtreeColors[u].insert(color[u]); // 当前节点的颜色 for (int v : tree[u]) { if (v == parent) continue; dfs(v, u, tree, subtreeColors, color); // 启发式合并:将小子树合并到大子树 if (subtreeColors[u].size() < subtreeColors[v].size()) { swap(subtreeColors[u], subtreeColors[v]); } // 合并子树颜色 for (int c : subtreeColors[v]) { subtreeColors[u].insert(c); } subtreeColors[v].clear(); // 可选,释放内存 } // 此时 subtreeColors[u] 包含子树所有颜色 } int main() { int n = 100; // 节点数 vector<vector<int>> tree(n); vector<int> color(n); vector<unordered_set<int>> subtreeColors(n); // 假设 tree 和 color 已初始化 dfs(0, -1, tree, subtreeColors, color); return 0; } ``` --- ### **五、关键点总结** 1. **合并方向**:总是小集合合并到大集合。 2. **复杂度保证**:每个元素最多被合并 `O(log n)` 次。 3. **实现技巧**:使用 `swap` 确保操作对象始终是小集合。 4. **适用问题**:需要频繁合并的场景(如并查集、树上统计)。 --- ### **六、习题推荐** 1. [Codeforces 600E - Lomsat gelral](https://codeforces.com/problemset/problem/600/E)(经典启发式合并应用题) 2. 并查集相关题目(如动态连通性问题) 希望这些内容能帮助你掌握启发式合并!如果有更多问题,欢迎继续提问~ 😊
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