算法详解 - 重链剖分

算法详解 - 重链剖分

简介

重链剖分,也被称为树链剖分,一般的,OIer 口中的树链剖分就是指重链剖分。今天我们就来一起学习重链剖分。

概念

重儿子

既然是重链剖分,那么我们就要理解什么是重。我们定义一个点的子节点中子树最大的点为这个点的重儿子。我们可以通过下面的一个例子来理解:

其中,节点 \(1\) 的子节点有三个,分别是 \(3,\,5,\,6\),它们的子树大小分别是 \(4,\,1,\,2\),于是我们按照定义可以得到节点 \(1\) 的重儿子就是子树大小为 \(4\) 的节点 \(3\)

重链

顾名思义,重链就是重儿子所连成的链,举个例子:

其中深色的点就是重儿子,绿色方框框起来的就是一条条重链。

实现

顾名思义,重链剖分就是把重链找出来。于是我们考虑如何找出来重链。一种很显然的方式就是进行 DFS,我们需要执行两次 DFS。

  1. 在第一次 DFS 中,我们记录出每个节点的子树大小、重儿子、深度的信息。
  2. 第二次,我们按照重儿子优先的顺序再次遍历树,然后记录 DFN 序(也就是 DFS 访问时的时间戳)以及每一条重链的重链头

由此我们获得的这棵树的 DFN 值,但是这有什么用呢?我们需要先来了解一些性质。

性质

  • 每一个树上的节点属于且仅属于一条重链。这个其实也很好证明。由于每一个点只有一个重儿子,因此连接这个点的重链有且仅有一条。因此我们会发现重链可以把任意一棵树完全剖分(即将一棵树完全的分为若干条链)。
  • 重链内的 DFN 是连续的。这个性质很容易得到,因为我们是重度优先搜索的,因此我们必然优先搜索同一条重链上的点,于是我们同一条重链上的 DFN 就是连续的。
  • 一棵子树内的 DFN 是连续的。这个是 DFS 决定的,很好理解。你可以发现,DFS 总是遍历完当前子树再去做其他考虑,于是很容易就发现同一棵子树内的 DFN 是连续的。
  • 树上的路径可以被拆分为不超过 \(\log_2n\) 条重链。这个性质对于我们的复杂度分析是十分有用的。同时这个性质也是非常容易得到的。当我们遍历的时候,总是将子树分为重子树其余节点,因此子树的大小总是被除以 \(2\)

使用

我们会发现,重链剖分后 DFN 的连续性是十分可用的。这就给我们使用区间数据结构的机会了。通过这个性质,我们可以在树上借助 DFN 维护一棵线段树。线段树的下标就是对应节点的 DFN 值。

于是我们就可以动态维护一些树上的区间和、区间方差、最大最小值之类的东西,同时顺手求出 LCA,复杂度还和倍增法差距不大。

例题

思路

我们将引入一道例题以加深你对重链剖分的理解。

[NOI2015] 软件包管理器

动态维护树上的区间和。

我们看到题目给出软件包的依赖关系,很容易的就自然联想到图论上,对吧?对吧?然后我们再观察一下,发现题目刚好描述了一棵树。

我们把样例的树建出来,是这样的:

我们设每个点的初始权值为 \(0\),也就是未安装。

  • 当安装软件包的时候,我们将该软件包到根软件包的路径上的软件包全部安装,也就是全部设置为 \(1\),并统计有多少个原本不是 \(1\) 的,计入答案,输出。
  • 当卸载软件包时,我们卸载这个软件包及其所在子树上的软件包,也就是把整个子树都设为 \(0\),然后统计原来有多少个 \(1\),输出即可。

实现

我们首先用两个 DFS 预处理出我们所需的信息:深度、子树大小、重儿子、DFN 序、重链头等信息。

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void dfs1(int u, int fa) {
sz[u] = 1; // 设置子树的大小初始为 1
int maxn = -1; // 初始化最大子树大小
for (int v: g[u]) {
if (v != fa) { // 不走回头路
f[v] = u; // 记录 v 的父亲为 u
dep[v] = dep[u] + 1; // 记录 v 的深度为 u 的深度 + 1
dfs1(v, u); // 遍历
sz[u] += sz[v]; // 更新 u 的子树大小
if (sz[v] > maxn) { // 如果发现重量更大的节点
maxn = sz[v]; // 更新最大子树大小
son[u] = v; // 更新重儿子
}
}
}
}

void dfs2(int u, int hd, int fa) {
head[u] = hd; // 记录重链头
dfn[u] = ++dfncnt; // 记录 DFN 序
if (!son[u]) { // 如果是叶子节点
return; // 不再遍历,避免死循环
}
dfs2(son[u], hd, u); // 优先遍历重儿子
for (int v: g[u]) { // 遍历轻儿子
if (!dfn[v]) { // 如果没有遍历过
dfs2(v, v, u); // 遍历轻儿子下去
}
}
}

进行预处理后,我们开始建树。

首先简单写一下线段树的两个基本操作。

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void push_up(int node) {
tree[node] = tree[node << 1] + tree[node << 1 | 1]; // 更新子节点的数据到父节点(上传)
}

void push_down(int node, int l, int r) {
if (tag[node] != -1) { // 如果有未下传的数据
int mid = (l + r) >> 1;
tag[node << 1] = tag[node]; // 下传标记,注意是直接覆盖,不是累加
tag[node << 1 | 1] = tag[node]; // 下传标记
tree[node << 1] = (mid - l + 1) * tag[node]; // 更新数据
tree[node << 1 | 1] = (r - mid) * tag[node]; // 更新数据,注意是 [mid + 1, r],区间大小 = (r - (mid + 1) + 1) = r - mid
tag[node] = -1; // 清除未下传状态
}
}

然后我们写一个区间修改操作。

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void update(int node, int l, int r, const int L, const int R, const int x) {
if (L <= l && r <= R) { // 如果遍历到的区间被待修改区间包含
tag[node] = x; // 直接修改
tree[node] = (r - l + 1) * x;
return;
}
push_down(node, l, r); // 下传标记
int mid = (l + r) >> 1;
if (L <= mid) { // 如果左儿子与待修改区间有交集
update(node << 1, l, mid, L, R, x); // 修改
}
if (R > mid) { // 如果右儿子与带修改区间有交集
update(node << 1 | 1, mid + 1, r, L, R, x); // 修改
}
push_up(node); // 上传修改
}

然后类似地写一个区间查询。

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int query(int node, int l, int r, const int L, const int R) {
if (L <= l && r <= R) { // 如果当前区间被待查区间完全包含
return tree[node]; // 返回值
}
push_down(node, l, r); // 下传标记
int mid = (l + r) >> 1, ans = 0;
if (L <= mid) { // 如果左儿子与待查询区间有交集
ans += query(node << 1, l, mid, L, R); // 统计答案
}
if (R > mid) { // 如果右儿子与待查询区间有交集
ans += query(node << 1 | 1, mid + 1, r, L, R); // 统计答案
}
return ans;
}

然后我们来看一下如何遍历某一个节点到 \(1\) 节点的路径,我们考虑类似 LCA 的方法往上跳,实现如下:

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int ans = 0;
while (head[x] != head[y]) { // 如果还没到
if (dep[head[x]] < dep[head[y]]) { // 优先跳较深的节点,于是判断一下
swap(x, y);
}
ans += query(1, 1, n, dfn[head[x]], dfn[x]); // 统计答案
x = f[head[x]]; // 将较深的节点调到重链头的父节点
}
if (dep[x] > dep[y]) { // 让较浅的节点是 x,而较深的节点为 y,方便后续操作
swap(x, y);
}
ans += query(1, 1, n, dfn[x], dfn[y]); // 统计二者之间路径的答案

当然在我们的题目中,\(y\) 始终不变,于是乎我们可以将这段代码简化一下,就像这样(加上了修改的过程,注意先查再改):

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int ans = dep[x] + 1; // 初始时假定整条路径都没有安装
while (head[x] != head[1]) {
ans -= query(1, 1, n, dfn[head[x]], dfn[x]); // 减去已安装的
update(1, 1, n, dfn[head[x]], dfn[x], 1); // 修改
x = f[head[x]]; // 更新
}
ans -= query(1, 1, n, dfn[1], dfn[x]); // 减去已安装
update(1, 1, n, dfn[1], dfn[x], 1); // 更新

此时我们的 ans 就是所要求的需要额外安装的节点数量啦。

然后我们来考虑如何更新子树上的东西。我们在刚刚提到了一个性质:一棵子树内的 DFN 是连续的,于是利用这个性质,我们可以很容易的得出区间。假设子树的根节点是 \(u\),那么这个子树 DFN 序最小的必然就是根节点了,又由于子树内下标连续,因此我们可以计算出最后一个属于子树的下标是 \(dfn_u + sz_u - 1\)(根节点 DFN + 字数大小 - 1)。这样我们就可以很快的统计出答案啦!

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cout << query(1, 1, n, dfn[x], dfn[x] + sz[x] - 1) << endl;
update(1, 1, n, dfn[x], dfn[x] + sz[x] - 1, 0);

最后贴一下整体的代码,希望你喜欢这篇文章呀:

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>

#define endl '\n'

using namespace std;

int n, q, dfncnt, tree[400009], tag[400009], dep[100009], head[100009], dfn[100009], f[1000009], sz[100009], son[100009];
vector<int> g[100009];

void dfs1(int u, int fa) {
sz[u] = 1;
int maxn = -1;
for (int v: g[u]) {
if (v != fa) {
f[v] = u;
dep[v] = dep[u] + 1;
dfs1(v, u);
sz[u] += sz[v];
if (sz[v] > maxn) {
maxn = sz[v];
son[u] = v;
}
}
}
}

void dfs2(int u, int hd, int fa) {
head[u] = hd;
dfn[u] = ++dfncnt;
if (!son[u]) {
return;
}
dfs2(son[u], hd, u);
for (int v: g[u]) {
if (!dfn[v]) {
dfs2(v, v, u);
}
}
}

void push_up(int node) {
tree[node] = tree[node << 1] + tree[node << 1 | 1];
}

void push_down(int node, int l, int r) {
if (tag[node] != -1) {
int mid = (l + r) >> 1;
tag[node << 1] = tag[node];
tag[node << 1 | 1] = tag[node];
tree[node << 1] = (mid - l + 1) * tag[node];
tree[node << 1 | 1] = (r - mid) * tag[node];
tag[node] = -1;
}
}

void update(int node, int l, int r, const int L, const int R, int x) {
if (L <= l && r <= R) {
tag[node] = x;
tree[node] = (r - l + 1) * x;
return;
}
push_down(node, l, r);
int mid = (l + r) >> 1;
if (L <= mid) {
update(node << 1, l, mid, L, R, x);
}
if (R > mid) {
update(node << 1 | 1, mid + 1, r, L, R, x);
}
push_up(node);
}

int query(int node, int l, int r, const int L, const int R) {
if (L <= l && r <= R) {
return tree[node];
}
push_down(node, l, r);
int mid = (l + r) >> 1, ans = 0;
if (L <= mid) {
ans += query(node << 1, l, mid, L, R);
}
if (R > mid) {
ans += query(node << 1 | 1, mid + 1, r, L, R);
}
return ans;
}

signed main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
cout.tie(nullptr);
cin >> n;
for (int i = 2, x; i <= n; i++) {
cin >> x;
x += 1;
g[x].push_back(i);
g[i].push_back(x);
}
memset(tag, -1, sizeof tag);
dfs1(1, 0);
dfs2(1, 1, 0);
cin >> q;
string op;
for (int i = 1, x; i <= q; i++) {
cin >> op >> x;
x += 1;
if (op == "install") {
int ans = dep[x] + 1;
while (head[x] != head[1]) {
ans -= query(1, 1, n, dfn[head[x]], dfn[x]);
update(1, 1, n, dfn[head[x]], dfn[x], 1);
x = f[head[x]];
}
ans -= query(1, 1, n, dfn[1], dfn[x]);
update(1, 1, n, dfn[1], dfn[x], 1);
cout << ans << endl;
} else if ("uninstall") {
cout << query(1, 1, n, dfn[x], dfn[x] + sz[x] - 1) << endl;
update(1, 1, n, dfn[x], dfn[x] + sz[x] - 1, 0);
}
}
}

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https://lixuannan.github.io/posts/9181.html
作者
CodingCow Lee
发布于
2024年4月8日
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