【学习笔记】dsu on tree

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[学习笔记]Dsu On Tree

[dsu on tree][学习笔记] - Candy? - 博客园题单: 也称:树上启发式合并可以解决绝大部分不带修改的离线询问的子树查询问题流程: 1.重链剖分找重儿子 2.sol:全局用桶或者数据结构存信息. ①递归所有的轻儿子,回溯前删除贡献 ②递归重儿子,不删除贡献 ③暴力找所有轻儿子,加入贡献 ④更新x的答案 ⑤如果x是父亲的轻儿子,再把整个子树贡献删除(信息只有子树的,有时可以不用再dfs去重,可以直接清空) 正确性: 一个点的轻儿子会暴力更新到所有信息,重儿子链不会删除贡献…

[学习笔记]dsu on a tree（如何远离线段树合并）

https://www.zybuluo.com/ysner/note/1318613 背景这玩意来源于一种有局限性的算法. 有一种广为人知的,树上离线维护子树信息的做法. (可以参照luogu3605 [USACO17JAN]Promotion Counting晋升者计数) 用树状数组维护贡献,并把询问挂在点上. 先遍历整棵树. 在进入一个点时,在询问中,把以这个点为根的子树以外的贡献减掉,再遍历这棵树. 当一个点的子树遍历完时,再在树状数组中加上当前点的贡献,并在询问中加上当前所有已遍历部分…

决策树学习笔记（Decision Tree）

什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征决策树生成剪枝决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最…

[学习笔记] Uplift Decision Tree With KL Divergence

Uplift Decision Tree With KL Divergence Intro Uplift model 我没找到一个合适的翻译,这方法主要应用是,探究用户在给予一定激励之后的表现,也就是在电商领域,比如我们给一部分用户发了一些优惠券,那么这些行为是否将"转化"用户呢?是否会起一些积极作用呢?Uplift Model是模拟增量操作对个人行为的影响的.(经济学的人研究) 而在决策树中,我们给一部分样本treatment,而不给另一部分样本treatment,这样相当于每个样本…

【学习笔记】K-D tree 区域查询时间复杂度简易证明

查询算法的流程如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但…

dsu on tree 树上启发式合并学习笔记

近几天跟着dreagonm大佬学习了\(dsu\ on\ tree\),来总结一下: \(dsu\ on\ tree\),也就是树上启发式合并,是用来处理一类离线的树上询问问题(比如子树内的颜色种数)的不二法宝.它不仅好想好写,还有着\(O(nlogn)\)的优秀时间复杂度(划重点). 结合一道例题来讲吧: CF600E Lomsat gelral 题目大意: 一棵树有\(n(n\leqslant 10^5)\)个结点,每个结点都是一种颜色,每个颜色有一个编号,求树中每个子树的最多的颜色编号的和…