网上感觉没有什么很详细 + 证明的讲解啊)

前置:Kruskal 求最小生成树。

这个算法可以将一棵树 / 无向连通图重构成一颗有性质的新树。

算法可以解决一些树上瓶颈边权之类的问题,可以把需要持久化的并查集给代替掉。

设 \(f_i\) 为 \(i\) 所在联通块的根。

算法流程和 Kruskal 最小生成树的过程非常类似:

  1. 将所有边按边权从小到大排序
  2. 顺序遍历每条边 \((u, v, w)\),若 \(u, v\) 已经联通跳过,否则建立一个新点 \(x\),让 \(x\) 作为 \(f_u\) 与 \(f_v\) 的父亲(即连 \(x \Rightarrow f_u\) 和 \(x \Rightarrow f_v\) 的有向边),然后让 \(f_u = f_v = x\)。这个新点的点权是 \(w\)。

时间复杂度 \(O(m \log m + n \log n)\)。

最后,以最后一个建立的新点作为 \(rt\) ,就是一颗重构树了(下面是一个无向图联通变成重构树的例子,排序后第 \(i\) 条边的编号是 \(n + i\),点权是红色,蓝色是新点,黑色是原来的点)。

这棵树有如下性质:

  • 原树若有 \(n\) 个节点,那么新树有 \(2n - 1\) 个节点,根是 \(2n - 1\)。因为建的新点就是合并两个点的次数,合并 \(n - 1\) 次。最后一次合并作为根,凑成了整个树。
  • 所有原来的点就是叶子节点。因为建新图过程中我们没有让原来的点当父亲。
  • 对于任意的 \(x\) 点,它的祖先链从下往上点权都是非严格递增的。因为每次合并的时候,只有 \(\le w\) 的边都构造好了,所以此时 \(f_u\) 的点权也 \(\le w\)。
  • 重构树的点权是一个大根堆。跟上一个性质的等价的。
  • 对于一个 \(x\) 和一个值 \(v\)。从 \(x\) 出发只经过 \(\le v\) 的边能到达的点集 \(=\) \(x\) 的祖先节点中深度最小的点权 \(\le v\) 的点 \(z\) 的子树中的原来的点集。(证明:这颗子树外的点显然不行,因为再往上点权 \(> v\),说明再往上其他的点使通过 \(> v\) 的边才和 \(x\) 点连上的,所以不行;这颗子树内的点显然可以,因为这是一个大根堆,所以子树内的点都可以用 \(\le v\) 的边互相可达,他们在新树上的路径,经过的所有编号就是原树上经过的所有边。从这个角度,我们其实可以看作这个重构树以子树包含的形式等价于储存了 Kruscal 任何时间戳的版本。
  • 对于任意 \(x, y\) ,其最小瓶颈边权(使其最大边最小的路径的最大边)为 \(x, y\) 在新树上的 LCA 点权。\(x, y\) 在经过 LCA 这条边后恰好联通,由于从小到大顺序执行,说明这条边是路径上最大的边。

如果求最大生成树,反着排序,那么偏序关系都反转,就不赘述了。

为了方便我自己创了一个名词,如果从小到大排序形成的大根堆叫 Kruscal 最小重构树,反之叫 Kruscal 最大重构树。

例题

[NOI2018]归程

预处理 \(d_i\) 表示从 \(i\) 到 \(1\) 的最短路径,这个反着建边跑最短路就行了。

问题变为:每个点有个权值,每个询问是从 \(v\) 出发经过权值 \(> p\) 的边能到的点的最小值,强制在线。

如果可以离线,那么从大到小排序边权,然后执行 Kruscal,维护一下每个联通块的最小值,每次在尝试完 merge \(>p\) 的所有边后,对应 \(O(1)\) 查询就可以了。

强制在线的话,可持久化并查集是 \(O((n + q) \log ^2 n)\) 的,是可以 的。

用 Kruscal 重构树的话,从大到小排序边权建 Kruscal 最大重构树,那么从 \(v\) 出发经过 \(> p\) 的边能到的点 \(=\) \(v\) 的祖先中深度最小的满足点权 \(> p\) 的点 \(x\) 的子树中所有原来的点。

由于有单调性,倍增跳就好了,子树点权最小,预处理一下就好了。

复杂度 \(O(m \log m +(n + q) \log n)\)

Code

链接

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std; typedef pair<int, int> PII; const int N = 200005, M = 400005, INF = 2e9, L = 19; int n, m, Q, K, S, lastans, d[N], f[N << 1], w[N << 1], val[N << 1], cnt, fa[N << 1][L];
int head[N], numE = 0;
bool vis[N];
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII> > q;
struct E {
int next, v, w;
} e[M << 1]; vector<int> g[N << 1]; struct Edge {
int u, v, w;
bool operator<(const Edge &b) const { return w > b.w; }
} b[M]; void inline add(int u, int v, int w) {
e[++numE] = (E){ head[u], v, w };
head[u] = numE;
} void inline clear() {
memset(head, 0, sizeof head);
memset(fa, 0, sizeof fa);
numE = lastans = 0;
for (int i = 1; i < 2 * n; i++) g[i].clear();
} void inline dijkstra() {
for (int i = 1; i <= n; i++) d[i] = INF, vis[i] = false;
q.push(make_pair(d[1] = 0, 1));
while (!q.empty()) {
PII u = q.top();
q.pop();
if (vis[u.second])
continue;
vis[u.second] = true;
for (int i = head[u.second]; i; i = e[i].next) {
int v = e[i].v;
if (d[u.second] + e[i].w < d[v]) {
d[v] = d[u.second] + e[i].w;
q.push(make_pair(d[v], v));
}
}
}
} int find(int x) { return x == f[x] ? x : f[x] = find(f[x]); } void inline kruscal() {
sort(b + 1, b + 1 + m);
for (int i = 1; i < 2 * n; i++) f[i] = i;
for (int i = 1; i <= m; i++) {
int u = find(b[i].u), v = find(b[i].v);
if (u == v)
continue;
++cnt;
g[cnt].push_back(u), g[cnt].push_back(v);
f[u] = f[v] = cnt, w[cnt] = b[i].w;
}
} void dfs(int u) {
val[u] = u <= n ? d[u] : INF;
for (int i = 1; i < L && fa[u][i - 1]; i++) fa[u][i] = fa[fa[u][i - 1]][i - 1];
for (int i = 0; i < g[u].size(); i++) {
int v = g[u][i];
if (v == fa[u][0])
continue;
fa[v][0] = u;
dfs(v);
val[u] = min(val[u], val[v]);
}
} int main() {
freopen("return.in", "r", stdin);
freopen("return.out", "w", stdout);
int T;
scanf("%d", &T);
while (T--) {
scanf("%d%d", &n, &m);
cnt = n;
for (int i = 1, u, v, l, a; i <= m; i++) {
scanf("%d%d%d%d", &u, &v, &l, &a);
add(u, v, l), add(v, u, l);
b[i] = (Edge){ u, v, a };
}
dijkstra();
kruscal();
dfs(2 * n - 1);
scanf("%d%d%d", &Q, &K, &S);
while (Q--) {
int v, p;
scanf("%d%d", &v, &p);
v = (v + K * lastans - 1) % n + 1;
p = (p + K * lastans) % (S + 1);
for (int i = L - 1; ~i; i--)
if (fa[v][i] && w[fa[v][i]] > p)
v = fa[v][i];
printf("%d\n", lastans = val[v]);
}
if (T)
clear();
}
return 0;
}

学习笔记:Kruscal 重构树的更多相关文章

  1. [学习笔记]kruskal重构树 && 并查集重构树

    Kruskal 重构树 [您有新的未分配科技点][BZOJ3545&BZOJ3551]克鲁斯卡尔重构树 kruskal是一个性质优秀的算法 加入的边是越来越劣的 科学家们借这个特点尝试搞一点事 ...

  2. [NOI2018]归程(kruscal重构树)

    [NOI2018]归程 题面太长辣,戳这里 模拟赛上写了一个spfa (关于spfa,它已经死了),然后一个st表水完暴力跑路.考后说是Kruscal重构树或者可持久化并查集???这都是些什么东西.不 ...

  3. 『Kruscal重构树 Exkruscal』

    新增一道例题及讲解 Exkruscal \(Exkruscal\)又称\(Kruscal\)重构树,是一种利用经典算法\(Kruscal\)来实现的构造算法,可以将一张无向图重构为一棵具有\(2n-1 ...

  4. loj2876 水壶 [JOISC 2014 Day2] kruscal重构树

    正解:kruscal重构树+bfs 解题报告: 我永远喜欢loj! 感觉这题和这题挺像的,,,预处理和解题方法都是,,,所以大概整体二分能过去? 但因为做这题主要是入门一下kruscal重构树,,,所 ...

  5. kruscal重构树略解

    我们先看一道题:Luogu P4197 Peaks 这道题珂以用启发式合并+主席树来做 那么强制在线呢?(bzoj 3551 [ONTAK2010]Peaks加强版) 离线做法就不行了 我们就要用一个 ...

  6. BZOJ_3545_[ONTAK2010]Peaks_主席树+倍增+kruscal重构树+dfs序

    BZOJ_3545_[ONTAK2010]Peaks_主席树+倍增+kruscal重构树 Description 在Bytemountains有N座山峰,每座山峰有他的高度h_i.有些山峰之间有双向道 ...

  7. $ CometOJ-Contest\#11\ D$ $Kruscal$重构树

    正解:$Kruscal$重构树 解题报告: 传送门$QwQ$ 发现一个图上搞就很麻烦,考虑变为生成树达到原有效果. 因为在询问的时候是要求走到的点编号尽量小,发现这个时候点的编号就成为限制了,于是不难 ...

  8. 洛谷$P4768\ [NOI2018]$归程 $kruscal$重构树

    正解:$kruscal$重构树 解题报告: 传送门$QwQ$ 语文不好选手没有人权$TT$连题目都看不懂真的要哭了$kk$ 所以先放个题目大意?就说给定一个$n$个点,$m$条边的图,每条边有长度和海 ...

  9. 【题解】洛谷P1967 [NOIP2013TG] 货车运输(LCA+kruscal重构树)

    洛谷P1967:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1967 思路 感觉2013年D1T3并不是非常难 但是蒟蒻还是WA了一次 从题目描述中看出每个点之间有许 ...

随机推荐

  1. windows10 vs2017编译opencv_contrib3.4.7的小坑及编译好的资源

    1.注意要用正斜杠  /    不要用 \  https://github.com/opencv/opencv/issues/11655 CMake Error at cmake/OpenCVModu ...

  2. 1-03 Java的基本程序设计结构

    1-03 Java的基本程序设计结构 3.1 & 3.2 在一个单词中间使用大写字母的方式称为骆驼命名法.以其自身为例,应该写成CamelCase). 与C/C++一样,关键字void表示这个 ...

  3. CPU相关的学习

    我理解的CPU 目前对cpu的了解停留在这个水平 查看CPU型号: cat /proc/cpuinfo |grep model |tail -n 1 model name : Intel(R) Xeo ...

  4. xenserver中linux虚拟机修改启动顺序

    xenserver是思杰的一款类似于vmware ESXI的虚拟化平台,或者说虚拟化操作系统,上面可以安装许多虚拟机,但是当你装完linux虚拟机,你会发现一个问题,不能像windows vm那样直接 ...

  5. git 强制更新本地和强制提交覆盖

    强制更新覆盖本地: git pull时出现冲突 放弃本地修改,使远程库内容强制覆盖本地代码git fetch --all //只是下载代码到本地,不进行合并操作git reset --hard ori ...

  6. SMBv3远程代码执行漏洞复现(CVE-2020-0796)

    漏洞基本信息 服务器消息块(SMB),是一个网络通信协议,用于提供共享访问到文件,打印机和串行端口的节点之间的网络上.它还提供了经过身份验证的进程间通信机制.SMB的大多数用法涉及运行Microsof ...

  7. python 中 try...finally... 的优雅实现

    1. 关于 try.. finally.. 假如上帝用 python 为每一个来到世界的生物编写程序,那么除去中间过程的种种复杂实现,最不可避免的就是要保证每个实例最后都要挂掉.代码可简写如下: tr ...

  8. Java8常用的内置函数式接口(一)Predicate、Consumer、Supplier、Function

    Java8常用的内置函数式接口(一) 简介 JDK 1.8 API中包含了很多内置的函数式接口.有些是在以前版本的Java中大家耳熟能详的,例如Comparator接口,或者Runnable接口.对这 ...

  9. kakafka - 为CQRS而生fka - 为CQRS而生

    前段时间跟一个朋友聊起kafka,flint,spark这些是不是某种分布式运算框架.我自认为的分布式运算框架最基础条件是能够把多个集群节点当作一个完整的系统,然后程序好像是在同一台机器的内存里运行一 ...

  10. 自学linux——8.firewall-cmd的命令使用

    firewall-cmd使用方法 1.firewall-cmd的含义 firewall-cmd 是 firewalld的字符界面管理工具,firewalld是centos7之后版本的一大特性, 最大的 ...