CF855G. Harry Vs Voldemort(边双,并查集,dp)

这篇博客详细介绍了如何利用并查集与路径压缩的数据结构来解决边双连通分量的问题。文章首先定义了边双的概念,并阐述了在合并边双时的贡献计算方式,包括选取同边双内点、不同边双内点的三种情况。接着,博主给出了具体的算法实现,包括合并边双时的细节处理,以及如何在O(n log n)的时间复杂度内完成操作。最后,博主提供了一个完整的C++代码示例来演示解决方案。

CF855G. Harry Vs Voldemort

Solution

考虑每增加一条边都会把路径上的边双都连成一个大边双,考虑合并xxxy=faxy = fa_xy=fax 这两个边双的贡献,分类讨论:

  1. 选取三个同边双内的点。
  2. 选取在同一个边双内选两个点,剩下一个在其他边双内。
  3. 选取三个来自不同边双的点。

第一个的贡献即为Aszx3A_{sz_x}^3Aszx3
第二个的贡献即为2Aszx2(n−szx)2A_{sz_x}^2(n - sz_x)2Aszx2(nszx)
第三个比较麻烦:

  • 首先我们去掉在一二两种中重复的部分,这部分可能是(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)(y,x,z)(y,x,z)(y,x,z)(z,x,y)(z,x,y)(z,x,y)(z,y,x)(z,y,x)(z,y,x)
  • 然后我们发现合并(x,y)(x,y)(x,y)之后,就可以从本来xxx子树中的点ppp开始走到yyy再回走到xxx的另一个子树中的点qqq,即(p,y,q)(p,y,q)(p,y,q)(q,y,p)(q,y,p)(q,y,p)都可以选择,这一部分是新多出来的,这部分相当于xxx的不同子树内的点对两两可达,于是我们再维护一个hx=∑yszy2h_x = \sum_{y}sz_y^2hx=yszy2即可快速统计贡献。(对于yyy这一部分的贡献同理)

具体统计方法见CodeCodeCode

并查集维护边双联通分量即可,时间复杂度O(nlgn)O(nlgn)O(nlgn)

Code

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

template<typename T> inline bool upmin(T &x, T y) { return y < x ? x = y, 1 : 0; }
template<typename T> inline bool upmax(T &x, T y) { return x < y ? x = y, 1 : 0; }

#define MP(A,B) make_pair(A,B)
#define PB(A) push_back(A)
#define SIZE(A) ((int)A.size())
#define LEN(A) ((int)A.length())
#define FOR(i,a,b) for(int i=(a);i<(b);++i)
#define fi first
#define se second
#define int ll

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef long double lod;
typedef pair<int, int> PR;
typedef vector<int> VI; 

const lod eps = 1e-11;
const lod pi = acos(-1);
const int mods = 998244353;
const int oo = 1 << 30;
const ll loo = 1ll << 62;
const int MAXN = 600005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;//1061109567
/*--------------------------------------------------------------------*/
inline int read() {
	int f = 1, x = 0; char c = getchar();
	while (c < '0' || c > '9') { if (c == '-') f = -1; c = getchar(); }
	while (c >= '0' && c <= '9') { x = (x << 3) + (x << 1) + (c ^ 48); c = getchar(); }
	return x * f;
}
vector<int> e[MAXN];
int fa[MAXN], f[MAXN], dep[MAXN];
ll sz[MAXN], num[MAXN], g[MAXN], h[MAXN], ans = 0, n;
int find(int x) { return f[x] == x ? f[x] : f[x] = find(f[x]); }
void dfs(int x, int father) {
	sz[x] = 0, fa[x] = father, dep[x] = dep[father] + 1;
	for (auto v : e[x]) if (v != father) dfs(v, x);
	for (auto v : e[x]) {
		if (v == father) continue;
		ans += sz[x] * sz[v] * 2;
		g[x] += g[v] + sz[v];
		h[x] += sz[v] * sz[v];
		sz[x] += sz[v]; 
	}
	++ sz[x];
	h[x] += (n - sz[x]) * (n - sz[x]);
	ans += (n - sz[x]) * (sz[x] - 1) * 2;
}
void merge(int x, int y) {
	ans -= num[x] * (num[x] - 1) * (num[x] - 2); //part 1 x
	ans -= num[y] * (num[y] - 1) * (num[y] - 2); //part 1 y
	
	ans -= num[x] * (num[x] - 1) * (n - num[x]) * 2; //part 2 x
	ans -= num[y] * (num[y] - 1) * (n - num[y]) * 2; //part 2 y
	
	ans -= (sz[x] - num[x]) * num[x] * num[y] * 2 + (n - sz[x] - num[y]) * num[x] * num[y] * 2; //part 3.1
	
	ans += num[y] * ((sz[x] - num[x]) * (sz[x] - num[x]) - (h[x] - (n - sz[x]) * (n - sz[x]))); //part 3.2 x
	ans += num[x] * ((n - sz[x] - num[y]) * (n - sz[x] - num[y]) - (h[y] - sz[x] * sz[x])); //part 3.2 y

	f[x] = y, num[y] += num[x], h[y] += h[x] - sz[x] * sz[x] - (n - sz[x]) * (n - sz[x]);
	
	ans += num[y] * (num[y] - 1) * (num[y] - 2); //part 1 new 
	ans += num[y] * (num[y] - 1) * (n - num[y]) * 2; //part 2 new 
}
signed main() {
	n = read();
	for (int i = 1, u, v; i < n ; ++ i) u = read(), v = read(), e[u].PB(v), e[v].PB(u);
	for (int i = 1; i <= n ; ++ i) f[i] = i, num[i] = 1;
	dfs(1, 0);
	printf("%lld\n", ans);
	int Case = read();
	while (Case --) {
		int u = read(), v = read(), U = find(u), V = find(v);
		while (U != V) {
			if (dep[U] < dep[V]) swap(U, V);
			merge(U, find(fa[U]));
			U = find(U);
		}	
		printf("%lld\n", ans);
	}
	return 0;
}
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文围绕SSH安全连接配置在毕业设计中的实际应用展开,深入解析了SSH协议的核心功能,包括身份验证、数据加密和安全通道建立。文章重点介绍了SSH密钥对生成、高级配置优化(如自定义端口、密钥路径、心跳机制等),并通过Python结合Paramiko库实现自动化SSH连接与远程命令执行的完整案例,应用于智能家居控制系统项目中。代码层面详细剖析了密钥认证、连接参数设置、错误处理机制、命令执行流程及资源管理策略,并提出了安全增强建议,如主机密钥验证和连接池管理。此外,拓展了SSH在远程数据库访问、代码自动部署等场景的应用,展望了量子安全SSH、零信任架构集成、AI辅助安全监测及WebSSH技术的发展趋势。; 适合人群:具备基本Linux和网络基础知识,正在开展涉及远程通信或系统管理类毕业设计的学生,以及希望提升SSH实战能力的初级开发者; 使用场景及目标:①掌握SSH密钥认证与安全配置方法,构建可靠的远程开发环境;②在物联网、嵌入式系统等毕业项目中实现安全远程控制与自动化运维;③理解SSH底层机制并应用于实际工程问题; 阅读建议:学习过程中应结合文中代码实例进行实操演练,重点关注异常处理与安全性配置,在真实环境中逐步替换不安全策略(如AutoAddPolicy),并尝试扩展至更多应用场景。
内容概要:本文详细介绍了一个基于贝叶斯优化算法(BO)优化径向基函数神经网络(RBF)的多变量时间序列预测项目。通过将BO与RBF结合,构建BO-RBF模型,利用贝叶斯优化自动搜索RBF的关键参数(如中心、宽度、隐层节点数等),提升模型预测精度与稳定性。项目涵盖数据预处理、特征选择、RBF网络结构设计、贝叶斯优化集成、损失函数设定及结果可视化等模块,形成一套完整的自动化预测流程。文中还分析了多变量时间序列预测面临的挑战及其解决方案,强调模型在非线性建模、参数优化效率和泛化能力方面的优势,并展示了其在金融、电力、交通等领域的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定Python编程与机器学习基础,从事数据分析、智能预测及相关领域研究的研发人员、工程师与高校学生;适合关注时间序列预测、贝叶斯优化或RBF神经网络应用的技术人员; 使用场景及目标:①应用于金融资产预测、电力负荷预测、交通流量监测等多变量时间序列预测任务;②解决传统RBF网络人工调参效率低、易陷入局部最优的问题;③提升复杂非线性系统的建模精度与自动化水平; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与完整项目实现进行实践操作,重点关注贝叶斯优化与RBF模型的集成方式、超参数搜索空间的设计及目标函数定义,同时可通过可视化模块深入理解模型训练过程与优化轨迹。
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