树的直径及其性质与证明

本文详细介绍了树的直径的两种求法及其性质,包括贪心法和DP法,适用于不同类型的树,如边权非负、点权可负等情况。文章还深入探讨了树的直径在树上问题中的应用。

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前言:

  树的直径指树上距离最远的两点间的距离,它在树上问题上有许多应用,往往通过树的直径的性质可以将一个高时间复杂度的解法变为线性求解。对于树上两点间距离通常有三种定义,我们根据这三种情况分别讨论一下它的性质。

树的直径的求法:

树的直径有两种求法,时间复杂度都是$O(n)$。

贪心求法:

贪心求直径的方法是任意找一个点为根,dfs整棵树找到距离他最远的点$x$,再以这个点$x$为根求出距离它最远的点$y$,$(x,y)$即为直径。证明后面再说。

DP求法:

DP求直径的方法是对于每个点记录这个点子树中的最长链及与最长链处于不同子树中的次长链,用每个点的最长链+次长链更新直径,然后再将最长链上传到父节点更新父节点的最长链或次长链。这种求法适用于所有求树的直径的情况。

一、

定义两点间距离为两点间路径上的边权和,边权非负。

贪心求直径的方法适用于这种树的直径。

证明:

假设确定了直径的一个端点,那么另一个端点一定是距离这个端点最远的点,所以第二次找最远点的贪心一定正确。我们采用反证法,假设第一次从$a$开始找,找到的点是$x$,而存在一个点$u$使得以$u$为根找最远点$v$形成的直径要比以$x$为根找最远点形成的直径长。假设两点间距离用$dis$表示

如果$(x,u)$的路径与$(u,v)$的路径不相交,$dis(x,u)+dis(u,v)$一定比$dis(u,v)$长,假设不成立。

如果$(x,u)$的路径与$(u,v)$的路径相交,假设两路径的另一交点为$y$,那么$dis(x,y)>dis(u,y)$,因为以$a$为根时$x$的深度比$u$的深度深,所以手画一下就能看出来。

性质:

1、直径两端点一定是两个叶子节点

2、距离任意点最远的点一定是直径的一个端点,这个基于贪心求直径方法的正确性可以得出

3、对于两棵树,如果第一棵树直径两端点为$(u,v)$,第二棵树直径两端点为$(x,y)$,用一条边将两棵树连接,那么新树的直径一定是$u,v,x,y,$中的两个点

证明:如果新树直径不是原来两棵树中一棵的直径,那么新直径一定经过两棵树的连接边,新直径在原来每棵树中的部分一定是距离连接点最远的点,即一定是原树直径的一个端点。

4、对于一棵树,如果在一个点的上接一个叶子节点,那么最多会改变直径的一个端点

证明:假设在$x$下面接一个点$y$,直径变成了$(u,x)$,原树直径为$(a,b)$,那么$dis(u,x)>dis(a,b),dis(u,x)=dis(u,y)+1$,即$dis(u,y)+1>dis(a,b)$,如果$dis(u,y)<dis(a,b)$,那么显然不成立;如果$dis(u,y)=dis(a,b)$,那么$(u,y)$也是原树的直径,符合上述结论。

5、若一棵树存在多条直径,那么这些直径交于一点且交点是这些直径的中点

二、

定义树的直径为两点间路径上边权和+两点点权和,点权可以为负数,边权非负。

这种情况满足贪心求法及上述2、3性质,同样证明一下贪心求法及性质2:

可以发现性质二满足的原因是贪心求法的成立,所以只需要证明贪心的成立即可。

假设第一次dfs以$a$为根,深度+点权的最大点为$x$,假设存在一个更优点$u$使得从$u$开始找最远点$y$形成的直径比从$x$找最远点形成的直径长,令$x$与$u$到根的路径不交集部分长度分别为$l(x),l(u)$,两点点权分别为$v(x),v(u)$,那么$l(x)+v(x)>l(u)+v(u)$。

如果$(u,y)$与$(x,u)$不相交,那么显然$v(x)+l(x)+l(u)>v(u)$,$dis(x,u)+dis(u,y)+v(x)+v(y)>dis(u,y)+v(u)+v(y)$

如果$(u,y)$与$(x,u)$相交,假设两路径交点为$b$,那么也可以得出$dis(b,x)+v(x)>dis(b,u)+v(u)$的结论

三、

定义树的直径为两点间路径上边权和,边权有负数。

这种情况无法用贪心方法求直径,并且不具备以上性质。

转载于:https://www.cnblogs.com/Khada-Jhin/p/10195287.html

<think>首先,用户的问题是:“我想查找计算直径的算法或方法 请问如何计算直径 算法”。用户要求关于如何计算直径的算法。 根据系统级指令: - 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。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 [^1]。 用户可见层的指令: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用: - [^1]:直径计算:算法详解实现。介绍了直径的定义、应用和一种高效算法。 - [^2]:详解直径算法,提到使用 $dp$ 和 $dp2$ 数组来维护最长和次长路径。 - [^3]:求直径算法以及证明,提供了算法步骤和证明。 - [^4]:直径证明和情况分析。 - [^5]:C++代码实现,使用两次DFS来计算直径。 从这些引用中,我可以提取关键信息: - 直径定义为中任意两点间最长路径的长度。 - 常见算法有两种:一种是两次DFS/BFS,另一种是形DP。 - 两次DFS方法:从任意点开始DFS找到最远点,然后从该点DFS找到最远点,第二次的距离就是直径。 - 形DP方法:维护每个节点的最长路径和次长路径,直径是这些路径和的最大值。 我的回答应该结构清晰: 1. 解释什么是直径。 2. 介绍算法方法。 3. 提供伪代码或代码示例。 4. 分析时间复杂度和应用。 5. 生成相关问题。 使用中文回答。 步骤: 1. 开头介绍直径。 2. 详细解释两种主要算法:两次DFS和形DP。 3. 提供代码示例,参考引用中的代码。 4. 讨论时间复杂度和应用。 5. 结尾生成相关问题。 确保数学表达式正确: - 例如,路径长度表示为 $|P|$,直径表示为 $\text{diameter}$。 - 独立公式如算法复杂度用 $$...$$。 生成相关问题: - 基于主题,如优化、证明、应用等。 最终回答结构: - 标题或开头:计算直径的算法 - 内容分步骤。 - 代码块用 ``` ``` 格式。 - 结尾添加相关问题。</think>### 直径计算算法详解 直径(Tree Diameter)是指中任意两个节点之间最长路径的长度。在图论中,是一种无环连通图,计算其直径在多个领域有重要应用,如网络路由优化、生态学中的物种分布分析,以及分布式系统中的通信延迟估计[^1]。下面我将逐步解释两种高效计算直径的算法:**两次DFS/BFS法**和**形DP法**。所有算法均基于的无环特性,时间复杂度为 $O(n)$,其中 $n$ 是节点数。 --- #### 1. 算法原理步骤 **方法一:两次DFS/BFS法(推荐,简单高效)** 该方法基于一个关键性质:从任意节点出发,找到最远节点 $u$,再从 $u$ 出发找到最远节点 $v$,则 $u$ 到 $v$ 的路径即为直径证明如下: - 设直径为 $AB$,$u$ 是第一次DFS找到的最远点。 - 如果 $u$ 在直径上,则从 $u$ 到 $A$ 或 $B$ 的距离最大,即为直径。 - 如果 $u$ 不在直径上,则存在路径 $u \to v$ 使得 $|uv| > |AB|$,矛盾[^3]。 因此,算法步骤为: 1. 从任意节点(如节点 1)开始,执行 DFS 或 BFS,找到距离最远的节点 $u$。 2. 从节点 $u$ 开始,再次执行 DFS 或 BFS,找到距离最远的节点 $v$。 3. $u$ 到 $v$ 的路径长度即为直径。 **方法二:形DP法(动态规划)** 该方法适用于需要同时计算其他指标的场景。核心思想是:对每个节点 $i$,维护其子中的最长路径长度 $dp_i$ 和次长路径长度 $dp2_i$,直径是 $\max(dp_i + dp2_i)$。 - 状态定义: - $dp_i$:从节点 $i$ 出发的最长路径长度。 $dp2_i$:从节点 $i$ 出发的次长路径长度(不最长路径共享边)。 - 转移方程: 在 DFS 遍历中,对每个子节点 $j$,更新: $$ \text{if } \text{dist}(i,j) + dp_j > dp_i \text{ then } dp2_i \gets dp_i, dp_i \gets \text{dist}(i,j) + dp_j $$ 否则,如果 $\text{dist}(i,j) + dp_j > dp2_i$,则更新 $dp2_i$。 - 最终直径:$\max_{i \in V}(dp_i + dp2_i)$,其中 $V$ 是节点集[^2]。 两种方法比较: - 两次DFS法:实现简单,适合只求直径的场景。 - 形DP法:可扩展性强,能同时求直径路径或处理加权。 时间复杂度均为 $O(n)$,空间复杂度 $O(n)$。 --- #### 2. 代码实现示例 以下提供两种算法的 C++ 实现(基于引用[^5]和[^2]的优化)。代码使用邻接表存储,每条边有权重(未加权时权重设为 1)。 **两次DFS法实现**: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cstring> using namespace std; const int N = 100010; struct Edge { int id, w; // id: 相邻节点, w: 边权重 }; vector<Edge> graph[N]; // 邻接表存储 int dist[N]; // 存储从起点到各节点的距离 // DFS函数:u当前节点, father父节点(防回环), distance当前距离 void dfs(int u, int father, int distance) { dist[u] = distance; for (auto &edge : graph[u]) { if (edge.id != father) { // 避免回环 dfs(edge.id, u, distance + edge.w); } } } int main() { int n; // 节点数 cin >> n; // 构建(无向图) for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b, c; cin >> a >> b >> c; // 输入边:节点a,b和权重c graph[a].push_back({b, c}); graph[b].push_back({a, c}); } // 第一次DFS:从节点1开始,找最远点u dfs(1, -1, 0); int u = 1; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (dist[i] > dist[u]) u = i; } // 第二次DFS:从u开始,找最远点v dfs(u, -1, 0); int v = u; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (dist[i] > dist[v]) v = i; } int diameter = dist[v]; // u到v的距离即为直径 cout << "直径为: " << diameter << endl; return 0; } ``` **形DP法实现**: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 100010; struct Edge { int id, w; }; vector<Edge> graph[N]; int dp[N]; // 最长路径长度 int dp2[N]; // 次长路径长度 int diameter = 0; // 全局直径 // DFS遍历更新dp和dp2 void dfs(int u, int father) { for (auto &edge : graph[u]) { int v = edge.id, w = edge.w; if (v == father) continue; // 跳过父节点 dfs(v, u); // 更新最长和次长路径 int path = dp[v] + w; if (path > dp[u]) { dp2[u] = dp[u]; dp[u] = path; } else if (path > dp2[u]) { dp2[u] = path; } } diameter = max(diameter, dp[u] + dp2[u]); // 更新全局直径 } int main() { int n; cin >> n; for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int a, b, c; cin >> a >> b >> c; graph[a].push_back({b, c}); graph[b].push_back({a, c}); } memset(dp, 0, sizeof dp); memset(dp2, 0, sizeof dp2); dfs(1, -1); // 从根节点开始DFS cout << "直径为: " << diameter << endl; return 0; } ``` --- #### 3. 算法分析应用 - **时间复杂度**:两种方法均为 $O(n)$,因为每个节点和边只访问一次。 - **空间复杂度**:$O(n)$,用于存储距离或DP数组。 - **应用场景**: - 网络设计:优化数据中心拓扑以减少最大通信延迟[^1]。 - 生态学:分析物种在状栖息地中的最远扩散距离[^4]。 - 算法竞赛:作为基础组件用于路径查询或分治问题。 - **注意事项**: - 必须连通;若为森林(多棵),需对每棵单独计算。 - 加权中,权重可为负,但需确保无负环(天然无环)。 通过以上方法,您可以高效计算直径。如需进一步验证,数学证明见引用[^3][^4]。
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