BZOJ 2809 dispatching(splay 左偏树)

本文探讨了一种高效的数据结构——左偏树,并结合树形动态规划解决了一个复杂的问题。通过实例讲解了左偏树的基本概念、性质及操作,如插入、删除和合并,并详细阐述了如何利用左偏树在树形结构中进行动态规划,以求解最大子树问题。

题目链接:http://61.187.179.132/JudgeOnline/problem.php?id=2809

题意:给出一棵树,每个节点有两个属性(C,L)。选择一个子树u,在子树u中选择一些点(设选择了x个)在满足这些点的C值之和不超过m的情况下使得x*L[u]最大(在固定u之后其实就是x最大)?

思路:一、splay:首先DFS一次得到每个点的深度,然后按照深度从大到小依次向父节点合并。每次合并之后就是要在这个子树中找到最多的节点使得他们的C值不超过m。在splay中我们在节点中存放C并按照C建splay,那么我们每次只需要贪心地选择最小的即可。

二、下面介绍下左偏树。

(1)什么是左偏树?左偏树是一个二叉树,节点至少有两个属性val和dis。val是节点的键值。整个左偏树满足任意一个节点的键值小于其左右子树的键值(显然这里小于还是大于要看具体的题目),也就是根节点的键值是整棵树最小的。对于dis,我们首先定义:若一个节点的左右孩子有一个为NULL,则该节点的dis=0,否则该节点的dis等于左右孩子dis值小的那个加1,也就是说dis是该节点到最近的NULL节点的距离。

(2)左偏树支持什么操作?插入、删除、合并(将两个左偏树合并成一个左偏树)。

(3)性质:(1)中我们已经说了一个性质,就是根节点的键值是小于其左右孩子的键值;第二条性质,左孩子的dis值大于等于其右孩子的dis值。这两个性质需要在插入删除以及合并操作中维护。有了第二条性质,那么该节点的dis其实就是右孩子的dis+1。

(4)合并操作:merge(a,b)(ab分别是指向两个树的根节点的指针)。显然若ab中有一个为空,则直接返回另一个;现在假设a的键值小于b(否则我们可以交换ab),那么只要合并a的右孩子和b即可,注意这里其实就是递归merge。完了返回之后该节点的dis值有可能被修改。若右孩子的dis大于左孩子则交换左右孩子;接着将该节点的dis设为右孩子的dis+1。

(5)插入:插入可以先将插入节点建立一棵树,然后就是合并,直接调用merge函数即可;

(6)删除:左偏树不能删除指定键值的删除,比如删除键值为19891101的节点,这个显然是做不到的,因为你都不知道这个节点是在左子树还是右子树中。这里的删除是删除指定的节点,比如说我们用一个指针指向了某个节点,我们要删除这个节点。那么怎么删除呢?显然首先要将该节点的左右子树合并得到p,设该节点之前的父节点为q,那么首先不管p是q的左孩子还是右孩子,若q的左孩子的dis小于其右孩子的dis则先交换,然后q的dis等于右孩子的dis+1。接着令q=parent(q)接着向上更新即可。

现在我们来说下这道题怎么用左偏树做。我是这样做的,在节点上除了保存val和dis外,在增加一个sum和size,表示整棵树的val之和以及节点的个数,在这里我们的根节点的val大于其左右孩子的val。首先,将树中每个节点建立一个左偏树,然后开始合并。跟splay那里一样,这里我也是按照深度递减的顺序合并。这里的merge显然要比splay那里简单很多。然后就是计算。显然,由于我记录了整个树的sum(就是根节点的sum)以及我维护的根节点的值最大,那么如果整棵树的sum大于m只要将根节点删除即可(这个都大于m了以后再向上合并更用不着了,直接删掉即可),然后整个树的节点个数就是题意中的x。

 

 



struct node
{
    i64 val,sum;
    int size;
    int dis;
    node *c[2];
};


node a[N],*root[N],*nullNode;
int cnt;


node *newNode(i64 val)
{
    node *e=&a[cnt++];
    e->c[0]=e->c[1]=nullNode;
    e->sum=e->val=val;
    e->dis=0;
    e->size=1;
    return e;
}


void init()
{
    nullNode=0;
    nullNode=newNode(0);
    nullNode->dis=-1;
    nullNode->size=0;
}


void pushUp(node *x)
{
    if(x==nullNode) return;
    x->sum=x->val+x->c[0]->sum+x->c[1]->sum;
    x->dis=x->c[1]->dis+1;
    x->size=1+x->c[0]->size+x->c[1]->size;
}


node *merge(node *a,node *b)
{
    if(a==nullNode) return b;
    if(b==nullNode) return a;
    if(a->val<b->val) swap(a,b);
    a->c[1]=merge(a->c[1],b);
    if(a->c[0]->dis<a->c[1]->dis) swap(a->c[0],a->c[1]);
    pushUp(a);
    return a;
}


void del(node *&a)
{
    a=merge(a->c[0],a->c[1]);
}


int p[N],d[N],n,C[N],L[N],m;
vector<int> g[N],V[N];
int r,MaxDep;


void DFS(int u,int dep)
{
    d[u]=dep; V[dep].pb(u); MaxDep=max(MaxDep,dep);
    int i,v;
    FOR0(i,SZ(g[u]))
    {
        v=g[u][i];
        DFS(v,dep+1);
    }
}


void build()
{
    init();
    int i;
    FOR1(i,n) root[i]=newNode(C[i]);
}


int cal(node *&a)
{
    while(a->sum>m) del(a);
    return a->size;
}


int main()
{
    RD(n,m);
    int i,j;
    FOR1(i,n)
    {
        RD(p[i],C[i],L[i]);
        if(!p[i]) r=i;
        else g[p[i]].pb(i);
    }
    DFS(r,1); build();
    i64 ans=0,temp;
    int u;
    for(i=MaxDep;i>=2;i--)
    {
        FOR0(j,SZ(V[i]))
        {
            u=V[i][j];
            temp=cal(root[u])*(i64)L[u];
            if(temp>ans) ans=temp;
            root[p[u]]=merge(root[u],root[p[u]]);
        }
    }
    u=V[1][0];
    temp=cal(root[u])*(i64)L[u];
    if(temp>ans) ans=temp;
    PR(ans);
}

题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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