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[转载]ping ping ping HDU - 6203

文章作者:转载 更新时间:2023-08-26 17:12:34 阅读数量:81
文章标签:故障节点树图排序算法覆盖子树区间更新查询
本文摘要:该C++代码实现了解决ACM竞赛中树图故障节点问题的方案。针对给定的q条链,每条链至少含一个故障节点,通过计算每对端点u和v的最近公共祖先(LCA),并按LCA深度降序排序。程序采用深度优先搜索预处理节点信息,并利用动态规划求解LCA。遍历过程中,根据链上节点是否已被其他链覆盖来标记子树为故障区域,借助区间更新查询数据结构避免重复统计。最终输出整个树图中至少存在的故障节点数量。
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本篇文章为转载内容。原文接:https://blog.csdn.net/sunyutian1998/article/details/82155271。

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http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6203

给出q条链 由u和v确定 每条链上至少有一个节点是有故障的 问整个树图中至少有多少故障节点

对于每条链 求出lca 再按lca的深度降序排序

然后对于一条链 如果uv节点都没有被其他链覆盖过 那就将lca对应的整棵子树标记覆盖 答案加加 否则就说明当前这条链上的故障点已经可以和别的链合并了 可以忽略

至于为什么要按深度降序排序 我认为这样每次只需要判断一条链是不是已经通过其他链确定 如果升序排序 每一次要看lca到u和v这条链上有多少其它链上的lca被影响 很难写   (借鉴)同时 由于优先处理 LCA 深度大的点 不会出现点 U V 同时在同一个被禁止通行点 P 的子树内

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;struct node0
{int u;int v;int lca;
};struct node1
{int v;int next;
};node0 pre[50010];
node1 edge[60010];
int dp[30010][15];
int val[120010];
int first[30010],deep[30010],mp[30010],sum[30010];
int n,q,num;bool cmp(node0 n1,node0 n2)
{return deep[n1.lca]>deep[n2.lca];
}void addedge(int u,int v)
{edge[num].v=v;edge[num].next=first[u];first[u]=num++;
}void dfs(int cur,int fa)
{int i,v;mp[cur]=++num,sum[cur]=1;for(i=first[cur];i!=-1;i=edge[i].next){v=edge[i].v;if(v!=fa){dp[v][0]=cur;deep[v]=deep[cur]+1;dfs(v,cur);sum[cur]+=sum[v];} }return;
}void solve()
{int i,j;dp[1][0]=0;deep[1]=1;num=0;dfs(1,0);for(j=1;(1<<j)<=n;j++){for(i=1;i<=n;i++){dp[i][j]=dp[dp[i][j-1]][j-1];} }return;
}int getlca(int u,int v)
{int i;if(deep[u]<deep[v]) swap(u,v);for(i=log2(n);i>=0;i--){if(deep[dp[u][i]]>=deep[v]){u=dp[u][i];} }if(u==v) return u;for(i=log2(n);i>=0;i--){if(dp[u][i]!=dp[v][i]){u=dp[u][i];v=dp[v][i];} }return dp[u][0];
}void query(int tar,int &res,int l,int r,int cur)
{int m;res|=val[cur];if(l==r) return;m=(l+r)/2;if(tar<=m) query(tar,res,l,m,2*cur);else query(tar,res,m+1,r,2*cur+1);
}void update(int pl,int pr,int l,int r,int cur)
{int m;if(pl<=l&&r<=pr){val[cur]=1;return;}m=(l+r)/2;if(pl<=m) update(pl,pr,l,m,2*cur);if(pr>m) update(pl,pr,m+1,r,2*cur+1);
}int main()
{int i,u,v,resu,resv,ans;while(scanf("%d",&n)!=EOF){n++;memset(first,-1,sizeof(first));num=0;for(i=1;i<=n-1;i++){scanf("%d%d",&u,&v);u++,v++;addedge(u,v);addedge(v,u);}solve();scanf("%d",&q);for(i=1;i<=q;i++){scanf("%d%d",&pre[i].u,&pre[i].v);pre[i].u++,pre[i].v++;pre[i].lca=getlca(pre[i].u,pre[i].v);}sort(pre+1,pre+q+1,cmp);for(i=1;i<=4*n;i++) val[i]=0;ans=0;for(i=1;i<=q;i++){resu=0,resv=0;query(mp[pre[i].u],resu,1,n,1);query(mp[pre[i].v],resv,1,n,1);if(!resu&&!resv){update(mp[pre[i].lca],mp[pre[i].lca]+sum[pre[i].lca]-1,1,n,1);ans++;} }printf("%d\n",ans);}return 0;
}

 

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名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
最近公共祖先 (LCA)在树或图的结构中,最近公共祖先指的是两个节点的共同祖先节点中距离根节点最近的一个。在这个问题中,通过计算每对链的端点u和v的最近公共祖先,可以确定故障节点可能存在的区域范围,并结合其他链的信息进行有效合并与统计。
动态规划 (DP)动态规划是一种用于求解最优化问题的算法策略,通过将原问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算。在这段代码中,使用动态规划方法预处理出从每个节点到根节点的路径信息(即dp数组),以便快速查询任意两点间的最近公共祖先。
区间更新查询数据结构这是一种在计算机科学中广泛使用的数据结构,支持两种基本操作。
深度优先搜索 (DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法,它沿着树的深度遍历,尽可能深地搜索分支,直到到达叶子节点或无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点并尝试其未访问过的其他分支。在这篇文章中,深度优先搜索被用来预处理树的结构信息,如节点的深度、所在子树的根节点以及子树大小等,这些信息对于后续计算最近公共祖先和统计故障节点至关重要。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在探讨了ACM竞赛中树图故障节点问题的高效算法实现之后,我们可以进一步延伸至实际应用与相关领域的最新研究进展。近日,随着物联网(IoT)和大规模分布式系统的发展,网络拓扑结构愈发复杂,其中节点失效分析成为确保系统稳定性和可靠性的关键环节。例如,在云计算数据中心网络中,由于设备老化、环境变化等原因,可能产生类似于文中所述的“故障链”现象,而快速定位故障节点并进行有效隔离,对于减少服务中断时间和提升服务质量至关重要。
一项发表于《计算机网络》(Computer Networks)期刊的研究中,科研团队就提出了一种基于改进的LCA算法优化大规模网络中故障检测与定位的方法,利用层次化数据结构和动态规划策略,不仅能够显著降低计算复杂性,还能提高故障检测效率。
此外,关于树形结构和图论在现实场景中的应用也引发了学界的广泛关注。比如,在生物信息学领域,基因表达调控网络常被建模为有向加权图,通过研究不同基因之间的调控关系,科学家可以发现潜在的关键调控节点(相当于故障节点),从而揭示疾病的发生机制或制定新的治疗策略。
总之,从ACM竞赛问题出发,故障节点检测算法的实际应用涵盖了众多高科技领域,不断推动着相关理论和技术的发展与创新。随着大数据和人工智能技术的进步,未来对复杂系统中故障节点识别和管理的研究将更加深入且具有时效性。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
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chattr +i file - 设置文件为不可更改(防止误删或修改)。
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