[CF1039D]You Are Given a Tree

本文探讨了一道关于树形DP的问题,通过优化DFS顺序,实现了从O(n^2)到O(n√nlog_2n)的复杂度降低,分享了如何在保持正确性的前提下,对树形DP进行优化的思路。

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题目大意:给你一棵$n(n\leqslant10^5)$个点的树,一个简单路径的集合$S_k$被称为$k$合法当且仅当:树的每个节点至多属于其中一条路径,且每条路径恰好包含$k$个点。对于$k\in[1,n]$,$|S_k|$的最大值

题解:树形$DP$,$O(n^2)$的很好想,记录一个节点向下最长的没有被选的链长度和以这个点为根的子树的答案,转移显然。

发现对于答案$ans_k$,$ans_k\times k\leqslant n$,当$k\leqslant \sqrt n$时,$ans_k$最多只有$\sqrt n$个;当$k\geqslant\sqrt n$时,$ans_k\leqslant\sqrt n$,取值范围只有$\sqrt n$个,于是$ans_k$个数最多$2\sqrt n$个,可以二分相同的区间。复杂度$O(n\sqrt n\log_2n)$,但是这样会$TLE$。

猜想是$dfs$常数过大,于是按$dfs$序逆序排列后递推,就过了

卡点:$TLE$

 

C++ Code:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define maxn 100010
int head[maxn], cnt;
struct Edge {
	int to, nxt;
} e[maxn << 1];
inline void add(int a, int b) {
	e[++cnt] = (Edge) {b, head[a]}; head[a] = cnt;
}

int n;
int ans[maxn];

int f[maxn], rem[maxn], fa[maxn];
int dfn[maxn], idx, rnk[maxn];
void dfs(int u) {
	dfn[u] = ++idx; rnk[u] = u;
	for (int i = head[u]; i; i = e[i].nxt) {
		int v = e[i].to;
		if (v != fa[u]) {
			fa[v] = u;
			dfs(v);
		}
	}
}
inline bool cmp(int a, int b) {return dfn[a] > dfn[b];}

int max_1[maxn], max_2[maxn];
inline void work(const int k) {
	memset(f, 0, sizeof f);
	memset(rem, 0, sizeof rem);
	memset(max_1, 0, sizeof max_1);
	memset(max_2, 0, sizeof max_2);
	for (int I = 1, u, fa; I <= n; I++) {
		u = rnk[I];
		if (max_1[u] + max_2[u] + 1 >= k) {
			f[u]++;
			rem[u] = 0;
		} else rem[u] = max_1[u] + 1;
		fa = ::fa[u];
		f[fa] += f[u];
		if (max_1[fa] < rem[u]) {
			max_2[fa] = max_1[fa];
			max_1[fa] = rem[u];
		} else if (max_2[fa] < rem[u]) max_2[fa] = rem[u];
	}
	ans[k] = f[1];
}

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1, a, b; i < n; i++) {
		scanf("%d%d", &a, &b);
		add(a, b);
		add(b, a);
	}
	memset(ans, -1, sizeof ans);
	dfs(1);
	std::sort(rnk + 1, rnk + n + 1, cmp);
	ans[1] = n;
	int l, r;
	for (l = 2; l <= n; l = r + 1) {
		if (ans[l] == -1) work(l);
		int last = ans[l];
		int res = l, L = l, R = n;
		while (L <= R) {
			int mid = L + R >> 1;
			if (ans[mid] == -1) work(mid);
			if (ans[mid] == last) {
				res = mid;
				L = mid + 1;
			} else R = mid - 1;
		}
		r = res;
		for (int i = l; i <= r; i++) ans[i] = last;
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", ans[i]);
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Memory-of-winter/p/9866045.html

<think>好的,我现在需要帮助用户了解CF树的相关信息和使用方法。首先,我应该回忆一下CF树的基本概念。CF树是BIRCH聚类算法中的核心数据结构,用于高效处理大规模数据。用户可能已经知道聚类的基本概念,但需要更深入的技术细节。 接下来,我需要确认CF树的组成部分。每个节点由聚类特征(CF)组成,而CF包含三个部分:数据点的数量(N)、线性和(LS)和平方和(SS)。这些统计量帮助快速计算聚类的基本信息,比如质心和半径。需要解释清楚这些术语,并用数学表达式展示,比如LS和SS的公式。 然后,结构方面,CF树是一个平衡树,每个节点有多个子节点,不超过阈值B;叶子节点则不超过阈值L。分裂过程类似于B树,当插入新数据导致节点超过阈值时,会进行分裂。这里可能需要举例说明分裂的过程,比如如何选择最近的子节点,如何合并或分裂节点。 关于参数,用户可能需要知道如何调整B和L来平衡精度和效率。较小的阈值会导致树更深,可能影响效率;较大的阈值可能降低聚类质量。这部分需要结合实际应用场景的建议,比如处理大规模数据时的调参策略。 使用场景方面,CF树适合流式数据或内存有限的情况,因为它可以增量更新,不需要重新计算全部数据。但也要指出其局限性,比如对高维数据效果可能下降,或者球形簇的假设。这能帮助用户判断是否适合他们的需求。 最后,生成相关问题时,需要覆盖结构、参数调优、优缺点、应用场景以及与其他算法的对比。这些问题能引导用户进一步探索CF树的不同方面。同时,确保引用正确的文献,比如用户提供的引用[1]中的聚类特征定义,以及引用[3]中的聚类综述,以增强回答的可信度。 检查是否有遗漏的部分,比如是否解释了CF的三个分量如何计算质心和半径,是否有示例说明插入过程,是否提到了BIRCH算法的步骤。确保数学公式使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,回答结构要清晰,分点说明,帮助用户逐步理解。</think>### CF树(聚类特征树)详解 CF树(Clustering Feature Tree)是层次聚类算法BIRCH的核心数据结构,专为处理大规模数据设计。其核心思想是通过紧凑的聚类特征(CF)逐步构建树形结构,实现高效的数据压缩和聚类分析[^1]。 #### 1. 聚类特征(CF)定义 每个CF包含三个关键统计量: $$ CF = (n, LS, SS) $$ - $n$:子簇中数据点数量 - $LS = \sum_{i=1}^n x_i$(线性和) - $SS = \sum_{i=1}^n x_i^2$(平方和) 通过这些统计量可快速计算: - 质心:$\frac{LS}{n}$ - 簇半径:$\sqrt{\frac{SS}{n} - (\frac{LS}{n})^2}$ #### 2. CF树结构特性 - **平衡树结构**:类似B+树,包含根节点、内部节点和叶节点 - **节点容量限制**: - 内部节点最大分支数:$B$(分支因子) - 叶节点最大CF数:$L$(叶容量) - 簇直径阈值:$T$(控制簇紧密程度) #### 3. 构建过程示例 当插入新数据点$x$时: 1. 从根节点向下寻找最接近的CF路径 2. 到达叶节点后: - 若合并后簇直径$\leq T$:吸收到现有CF - 否则:创建新CF条目 3. 若节点溢出则分裂,分裂策略类似B树 ```python # 伪代码示例 class CFNode: def insert(self, point): if self.is_leaf: candidate = find_closest_cf(point) if merged_diameter(candidate, point) <= T: candidate.update(point) else: create_new_cf(point) if len(CFs) > L: self.split() else: route_to_child(point) ``` #### 4. 关键参数调优 | 参数 | 影响 | 建议值 | |------|------|-------| | $B$ | 树宽度 | 50-200 | | $L$ | 叶节点容量 | 20-100 | | $T$ | 簇紧密度 | 根据数据分布调整 | #### 5. 应用场景 - **流式数据处理**:支持增量更新[^1] - **内存受限环境**:典型内存消耗仅为原始数据的1/10 - **数据预处理**:可生成初步聚类作为其他算法的输入 #### 6. 优缺点分析 ✓ 优点: - 时间复杂度$O(n)$ - 可处理任意形状数据 - 自动处理噪声点 ✗ 局限性: - 对高维数据效果下降 - 依赖数据输入顺序 - 需要合理设置阈值参数
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