树上启发式合并
引入
启发式算法是什么呢?
启发式算法是基于人类的经验和直观感觉,对一些算法的优化。
举个例子,最常见的就是并查集的启发式合并了,代码是这样的:
1 2 3 4 5 6 |
|
在这里,对于两个大小不一样的集合,我们将小的集合合并到大的集合中,而不是将大的集合合并到小的集合中。
为什么呢?这个集合的大小可以认为是集合的高度(在正常情况下),而我们将集合高度小的并到高度大的显然有助于我们找到父亲。
让高度小的树成为高度较大的树的子树,这个优化可以称为启发式合并算法。
算法内容
树上启发式合并(dsu on tree)对于某些树上离线问题可以速度大于等于大部分算法且更易于理解和实现的算法。
考虑下面的问题:树上数颜色。
例题引入
给出一棵
对于这种问题解决方式大多是运用大量的数据结构(树套树等),如果可以离线,是不是有更简单的方法?
过程
既然支持离线,考虑预处理后
直接暴力预处理的时间复杂度为
可以发现,每个节点的答案由其子树和其本身得到,考虑利用这个性质处理问题。
我们可以先预处理出每个节点子树的大小和它的重儿子,重儿子同树链剖分一样,是拥有节点最多子树的儿子,这个过程显然可以
我们用
遍历一个节点
- 先遍历
的轻(非重)儿子,并计算答案,但 不保留遍历后它对 数组的影响; - 遍历它的重儿子,保留它对
数组的影响; - 再次遍历
的轻儿子的子树结点,加入这些结点的贡献,以得到 的答案。
上图是一个例子。
这样,对于一个节点,我们遍历了一次重子树,两次非重子树,显然是最划算的。
通过执行这个过程,我们获得了这个节点所有子树的答案。
为什么不合并第一步和第三步呢?因为
显然若一个节点
注意除了重儿子,每次遍历完
证明
我们像树链剖分一样定义重边和轻边(连向重儿子的为重边,其余为轻边)。关于重儿子和重边的定义,可以见下图,对于一棵有
根节点到树上任意节点的轻边数不超过
又因为如果一个节点是其父亲的重儿子,则它的子树必定在它的兄弟之中最多,所以任意节点到根的路径上所有重边连接的父节点在计算答案时必定不会遍历到这个节点,所以一个节点的被遍历的次数等于它到根节点路径上的轻边数
图中标粗的即为重边,重边连向的子节点为重儿子
实现
实现
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运用
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某些出题人设置的正解是 dsu on tree 的题
如 CF741D。给一棵树,每个节点的权值是'a' 到'v' 的字母,每次询问要求在一个子树找一条路径,使该路径包含的字符排序后成为回文串。
因为是排列后成为回文串,所以一个字符出现了两次相当于没出现,也就是说,这条路径满足 最多有一个字符出现奇数次。
正常做法是对每一个节点 dfs,每到一个节点就强行枚举所有字母找到和它异或后结果为 1 的个数大于 1 的路径,再取最长值,这样是
的,可以用 dsu on tree 优化到 。关于具体做法,可以参考下面的扩展阅读。 -
可以用 dsu 乱搞的题
可以水一些树套树的部分分(没有修改操作),而且 dsu 的复杂度优于树上莫队的
。
练习题
题意翻译:树的节点有颜色,一种颜色占领了一个子树,当且仅当没有其他颜色在这个子树中出现得比它多。求占领每个子树的所有颜色之和。
参考资料/扩展阅读
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