赞
踩
树上差分,顾名思义,意思就是在树上做差分。
至于什么是差分呢?如果不会的同学,可以先看看我的这篇博客:一维,二维差分の详解(简单易懂)_一维差分-CSDN博客
树上差分有什么作用?举个例子,如果题目要求对树上的一段路径进行操作,并询问某个点或某条边被经过的次数,树上差分就可以派上用场了。
类比于差分数组,树上差分利用的思想也是前缀和思想。(在这里应该是子树和思想)
树上差分,就是利用差分的性质,对路径上的重要节点进行修改(而不是暴力全改),作为其差分数组的值,最后在求值时,利用dfs遍历求出差分数组的前缀和得出答案,就可以达到降低复杂度的目的。
树上差分时需要求LCA,不会的同学可以先看看我的这篇博客:详解最近公共祖先(LCA)-CSDN博客
树上差分一般有两种类型的题目,一种是对边进行差分,另一种就是对点进行差分。
下面我将会分别讲解一下这两种问题。
直接去dfs暴力加点权的话,肯定会TLE,但是我们现在在讲啥?树上差分啊!
假设需要将两点u,v之间路径上的所有点权增加x,l是lca(u,v),p是l的父亲节点,则差分操作如下:
- sum[u] += x;
- sum[v] += x;
- sum[l] -= x;
- sum[p] -= x;
举个栗子(其中假设x=1):
其中s和t就是题目中树上点权需要加1的节点的起始点,绿色的数字代表点权(已经加1了)
则操作后有:
至于为什么要这么操作呢?别急,继续往下看。
做完上述的差分操作后,我们就要统计答案了。
当我们dfs搜索到s,向上回溯。
下面以u表示当前dfs搜索到的节点。
对于每个u统计它的子树大小(要用前缀和的思想记录每个点的点权了),顺着路径标起来。
(即sum[u] += sum[son])
我们会发现第一次从s回溯到s与t的LCA时候,sum[LCA(s,t)] += sum[son[LCA(s,t)]]
此时sum[LCA(s,t)]=0(-1+1=0)。这时我们不禁会有一个疑问: "不是LCA(s,t)会被经过一次嘛,为什么是0!"
别急,我们继续搜另一边。.
继续:我们搜索到t,向上回溯。
依旧统计每个u的子树大小sum[u]+=sum[son]
再度回到LCA(s,t),依旧是sum[LCA(s,t)]+=sum[son[LCA(s,t)]]
这个时候 sum[LCA(s,t)]=1 这就达到了我们要的效果 (是不是特别优秀φ(゜▽゜*)♪)
但是我们还要思考一个问题:万一我们再从LCA(s,t)向上回溯的时候使得其父亲节点的子树和为1怎么办?这样我们不就使得其父亲节点被多经过了一次?
其实很简单,我们只需要在前面差分操作时将sum[fa[lca(s,t)]]-=x就行了。
这样就达到了标记我们路径上的点的要求! 是否有一种恍然大悟的感觉呢?
- #include<bits/stdc++.h>
- using namespace std;
- int n,q,mx[300001][41],deep[300001],sum[300001],ans;
- vector<int> vec[300001];
- void dfs(int x,int fa)//lca的初始化
- {
- deep[x] = deep[fa] + 1;
- mx[x][0] = fa;
- for(int i = 0;i < vec[x].size();i++)
- if(vec[x][i] != fa)
- dfs(vec[x][i],x);
- }
- int lca(int x,int y)//倍增法求lca
- {
- if(deep[x] < deep[y]) swap(x,y);
- for(int i = 40;i >= 0;i--)
- if(deep[mx[x][i]] >= deep[y])
- x = mx[x][i];
- if(x == y) return x;
- for(int i = 40;i >= 0;i--)
- if(mx[x][i] != mx[y][i])
- {
- x = mx[x][i];
- y = mx[y][i];
- }
- return mx[x][0];
- }
- void dfss(int x,int fa)//统计答案的最大值
- {
- for(int i = 0;i < vec[x].size();i++)
- {
- int t = vec[x][i];
- if(t == fa) continue;
- dfss(t,x);
- sum[x] += sum[t];//在树上进行类似于前缀和的操作
- }
- ans = max(ans,sum[x]);//取最大值
- }
- signed main()
- {
- cin>>n>>q;
- for(int i = 1;i < n;i++)
- {
- int u,v;
- scanf("%d%d",&u,&v);
- vec[u].push_back(v);
- vec[v].push_back(u);
- }
- dfs(1,0);
- for(int j = 1;j <= 40;j++)
- for(int i = 1;i <= n;i++)
- mx[i][j] = mx[mx[i][j - 1]][j - 1];
- while(q--)
- {
- int u,v;
- cin>>u>>v;
- int l = lca(u,v);
- sum[u]++;//树上差分
- sum[v]++;
- sum[l]--;
- if(l != 1) sum[mx[l][0]]--;//如果l有父节点就进行后面的操作
- }
- dfss(1,0);
- cout<<ans;
- return 0;
- }
思想其实和点差分是一样的,我来讲一下操作。
设将两点s,t之间路径上的所有边权增加x,l=LCA(s,t),以每条边两端深度较大的节点存储该边的差分数组,则操作如下:
- sum[s] += x;
- sum[t] += x;
- sum[l] -= 2 * x;
举个栗子(其中假设x=1):
红色边为需要经过的边,绿色的数字代表经过次数。
但是由于我们不能储存边权,所以只能把边权塞给了点权,因此我们的图应该是这样的
这样的话我们只要把sum[s]++,sum[t]++,sum[lca(s,t)]-=2就可以实现差分操作了。
同样地,只要dfs一遍,遍历时统计以每个节点为根的树的节点的权值和,就是当前节点到父亲节点的边的最终权值了!
是不是很厉害
至于为什么点差分和边差分的操作不一样,很简单,请读者自己思考。
树上差分主要还是学习思想吧!
- #include<bits/stdc++.h>
- using namespace std;
- int n,q,mx[300001][41],deep[300001],sum[300001],ans,k;
- vector<int> vec[300001];
- void dfs(int x,int fa)
- {
- deep[x] = deep[fa] + 1;
- mx[x][0] = fa;
- for(int i = 0;i < vec[x].size();i++)
- if(vec[x][i] != fa)
- dfs(vec[x][i],x);
- }
- int lca(int x,int y)
- {
- if(deep[x] < deep[y]) swap(x,y);
- for(int i = 40;i >= 0;i--)
- if(deep[mx[x][i]] >= deep[y])
- x = mx[x][i];
- if(x == y) return x;
- for(int i = 40;i >= 0;i--)
- if(mx[x][i] != mx[y][i])
- {
- x = mx[x][i];
- y = mx[y][i];
- }
- return mx[x][0];
- }
- void dfss(int x,int fa)
- {
- for(int i = 0;i < vec[x].size();i++)
- {
- int t = vec[x][i];
- if(t == fa) continue;
- dfss(t,x);
- sum[x] += sum[t];
- }
- }
- signed main()
- {
- cin>>n>>q>>k;
- for(int i = 1;i < n;i++)
- {
- int u,v;
- scanf("%d%d",&u,&v);
- vec[u].push_back(v);
- vec[v].push_back(u);
- }
- dfs(1,0);
- for(int j = 1;j <= 40;j++)
- for(int i = 1;i <= n;i++)
- mx[i][j] = mx[mx[i][j - 1]][j - 1];
- while(q--)
- {
- int u,v;
- cin>>u>>v;
- int l = lca(u,v);
- sum[u]++;
- sum[v]++;
- sum[l] -= 2;
- }
- dfss(1,0);
- for(int i = 2;i <= n;i++)
- if(sum[i] == k)
- ans++;
- cout<<ans;
- return 0;
- }
如果这篇博客对您有帮助的话,别忘了点赞收藏加关注支持一下吖~(小声BB)(o゚v゚)ノ
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。