浅谈树上启发式合并(dsu on tree)
创始人
2024-03-21 22:08:18

这就是一个优雅的暴力。

引入

我们来看一道题:

给出一棵树,每个节点都有一个颜色。

查询一棵树中以每个节点为根的子树中颜色种类的多少。

因为子树之间会互相影响,我们就只能对于每个节点求一次,这时候暴力的时间复杂度就是 O(N2)O(N^2)O(N2) 的。

我们可以用 dsuontreedsu\ on\ treedsu on tree 来达到 O(n⋅logn)O(n\cdot log_n)O(n⋅logn​) 的时间复杂度。

思路

我们先来看下暴力的代码:

void update(int x, int fa, int flag) {num[color[x]] += flag;if (num[color[x]] == 0 && flag == -1)cnt--;if (num[color[x]] == 1 && flag == 1)cnt++;for (int i = last[x]; i; i = E[i].next)if (E[i].to != fa)update(E[i].to, x, flag);
}
void dfs(int r, int fa) {// 求子树r中的信息, fa为r的父亲for (int i = last[r]; i; i = E[i].next) // 遍历r的邻接点if (E[i].to != fa)dfs(E[i].to, r);update(r, fa, 1);// updata就是用来求以r为根的子树的颜色种类个数ans[r] = cnt;update(r, fa, -1);// 清空数组
}

我们来想想如何优化

我们知道,一个节点可以由多个儿子的信息得来,但是儿子的答案又不能互相影响,于是我们就可以保留一个儿子的答案用到我们这个子树中。

为了更快,我们肯定是选择儿子中最大的那个来继承。

于是我们就可以得到代码。

void dfs(int x, int fa) {for (int i = last[x]; i; i = E[i].next)if (E[i].to != son[x] && E[i].to != fa) {dfs(E[i].to, x);// 我们先把除了需要继承的儿子的答案求出来update(tv, x, -1);// 因为不继承这个儿子,所以就清空数组}if (son[x])dfs(son[x], x);// 求出需要继承的儿子,此时就不清空数组num[color[x]]++;//注意!!!一定要加上自己这个节点!!!if (num[color[x]] == 1)cnt++;for (int i = last[x]; i; i = E[i].next){if (E[i].to != son[x] && E[i].to != fa)update(E[i].to, x, 1);//因为我们除了需要继承的儿子都没有加进答案里面,所以需要加入答案ans[x] = cnt;}
}

我们来分析一下时间复杂度。

因为这实际上很像树链剖分,于是我们就将轻边和重链引入进来。

我们可以发现,一个子树会被 updataupdataupdata 到的次数就是从该节点到根的路径中有多少轻边。

对于每个点,假设它和它的父亲的连边为轻边,则他的父亲的子树大小一定是该节点的两倍,所以可以证明一个节点到根的路径最多有 lognlog_nlogn​ 条轻边,所以每个节点最多被 updataupdataupdata 到 lognlog_nlogn​ 次,一共有 nnn 个点,所以时间复杂度就是 O(n⋅logn)O(n\cdot log_n)O(n⋅logn​) 。

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