当前位置: 首页 > news >正文

CF687D Dividing Kingdom II 题解

Description

给定一个 n n n 个点、 m m m 条边的图,有 q q q 次询问,每次询问一个 [ l , r ] [l,r] [l,r] 的区间,求将 n n n 个点分为两个部分后,编号在 [ l , r ] [l,r] [l,r] 内的边中,两端点属于同一部分的边权最大值最小是多少。

Solution

转换一下题意,删去一些边使得剩下的图是一个二分图,使得删去的边权最大值最小。

上来看到最大值最小,立马想到二分答案,每次二分一个边权 m i d mid mid,将所有边权大于 m i d mid mid 的加入图中,用扩展域并查集判断是否是二分图。

时间复杂度 O ( q log ⁡ m ( n + m α ( n ) ) ) O(q\log m(n+m\alpha(n))) O(qlogm(n+mα(n)))

但是你发现 O ( log ⁡ m ) O(\log m) O(logm) 是没必要的,先将边按边权从大到小排序,若编号属于 [ l , r ] [l,r] [l,r] 就加入图中,如果加完这条边变奇图了那么这条边的边权就是答案。

时间复杂度 O ( q ( n + m α ( n ) ) ) O(q(n+m\alpha(n))) O(q(n+mα(n))),由于 CF的神仙机子以及 6 6 6 秒的实现可以暴力通过。

考虑如何优化,发现每一次加入边后的图实际上只有 O ( n ) O(n) O(n) 条边会对下次加边造成影响,即一些树边(可能是森林)和可能有的一条边权最大的非树边(当前答案),它们可以代表当前的图,同时一些边在多组询问中都被并入一次,而将询问上到线段树上就可以避免。

所以我们开一棵线段树,节点 [ l , r ] [l,r] [l,r] 表示将编号 [ l , r ] [l,r] [l,r] 的边并完后能代表这个图的 O ( n ) O(n) O(n) 条边,同时按边权从大到小排序,合并时先归并排序,将左右儿子的代表边集和在一起,然后求出新图的代表边集,建树复杂度为 O ( m log ⁡ m α ( n ) ) O(m\log m\alpha(n)) O(mlogmα(n))

查询时将 [ l , r ] [l,r] [l,r] 的代表边集暴力求答案,复杂度 O ( q n α ( n ) log ⁡ m ) O(qn\alpha(n)\log m) O(qnα(n)logm)

还可以继续,将询问离线离散化,树上节点 [ l , r ] [l,r] [l,r] 表示 [ b l , b r + 1 ) [b_l,b_{r+1}) [bl,br+1) 区间的代表边集,其中 b b b 是离散数组。

记得离散询问 [ l , r ] [l,r] [l,r] 时,离散 l l l r + 1 r+1 r+1,查询时取出 [ c l , c r + 1 − 1 ] [c_l,c_{r+1}-1] [cl,cr+11] 的代表集暴力即可,其中 c i c_i ci 表示 i i i 离散后的编号,若询问中没有 1 1 1 m m m,记得加进离散。

时间复杂度 O ( m log ⁡ q α ( n ) + q n α ( n ) log ⁡ q ) O(m\log q\alpha(n)+qn\alpha(n)\log q) O(mlogqα(n)+qnα(n)logq)

Code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ls x<<1
#define rs x<<1|1
struct edge{int x,y,z;
}e[1000010];
bool cmp(edge x,edge y){return x.z>y.z;
}
#define ve vector<edge> 
int n,m,q,tot;
int b[6060],siz[2020],fa[2020];
ve tr[4000040];
struct que{int l,r;
}qu[3030];
int find(int x){if(fa[x]==x) return x;return fa[x]=find(fa[x]);
}
bool uni(int x,int y){int fx=find(x),fy=find(y);if(fx==fy) return 0;if(siz[fx]>siz[fy]) swap(fx,fy);siz[fy]+=siz[fx];fa[fx]=fy;return 1;
}
void reset(int x){fa[x]=x,fa[x+n]=x+n;siz[x]=1,siz[x+n]=1;
}
pair<ve,int> solve(ve tmp){ve ans;for(auto x:tmp){reset(x.x),reset(x.y);}for(auto i:tmp){int x=find(i.x),y=find(i.y);if(x!=y){if(uni(i.x,i.y+n)&&uni(i.y,i.x+n)){ans.push_back(i);}}else{ans.push_back(i);return {ans,i.z};break;}}return {ans,-1};
}
ve merge(ve l,ve r){ve tmp;int fl1=0,fl2=0;while(fl1<l.size()&&fl2<r.size()){if(cmp(l[fl1],r[fl2])){tmp.push_back(l[fl1++]);}else{tmp.push_back(r[fl2++]);}}while(fl1<l.size()) tmp.push_back(l[fl1++]);while(fl2<r.size()) tmp.push_back(r[fl2++]);auto ans=solve(tmp);return ans.first;
}
void build(int x,int l,int r){if(l==r){ve tmp;for(int i=b[l];i<b[l+1];i++){tmp.push_back(e[i]);}sort(tmp.begin(),tmp.end(),cmp);auto ans=solve(tmp);tr[x]=ans.first;return ;}int mid=l+r>>1;build(ls,l,mid),build(rs,mid+1,r);tr[x]=merge(tr[ls],tr[rs]);
}
ve query(int x,int l,int r,int L,int R){if(l>=L&&r<=R){return tr[x];}int mid=l+r>>1;if(R<=mid) return query(ls,l,mid,L,R);if(L>=mid+1) return query(rs,mid+1,r,L,R);return merge(query(ls,l,mid,L,R),query(rs,mid+1,r,L,R));
}
int main(){ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(nullptr);cin>>n>>m>>q;for(int i=1;i<=m;i++){cin>>e[i].x>>e[i].y>>e[i].z;}for(int i=1;i<=q;i++){cin>>b[++tot]>>b[++tot];b[tot]++;qu[i]={b[tot-1],b[tot]};}b[++tot]=1;sort(b+1,b+1+tot);tot=unique(b+1,b+1+tot)-b-1;b[tot+1]=m+1;  //注意细节build(1,1,tot);for(int i=1;i<=q;i++){int l=lower_bound(b+1,b+1+tot,qu[i].l)-b;int r=lower_bound(b+1,b+1+tot,qu[i].r)-b-1;ve tmp=query(1,1,tot,l,r);int ans=solve(tmp).second;cout<<ans<<'\n';}return 0;
}

相关文章:

CF687D Dividing Kingdom II 题解

Description 给定一个 n n n 个点、 m m m 条边的图&#xff0c;有 q q q 次询问&#xff0c;每次询问一个 [ l , r ] [l,r] [l,r] 的区间&#xff0c;求将 n n n 个点分为两个部分后&#xff0c;编号在 [ l , r ] [l,r] [l,r] 内的边中&#xff0c;两端点属于同一部分的…...

高空抛物AI检测算法:精准防控,技术革新守护城市安全

近年来&#xff0c;随着城市化进程的加速&#xff0c;高楼大厦如雨后春笋般涌现&#xff0c;但随之而来的高空抛物问题却成为城市管理的一大难题。高空抛物不仅严重威胁行人的安全&#xff0c;还可能引发法律纠纷和社会问题。为了有效预防和减少高空抛物事件的发生&#xff0c;…...

html+css+js实现Collapse 折叠面板

实现效果&#xff1a; HTML部分 <div class"collapse"><ul><li><div class"header"><h4>一致性 Consistency</h4><span class"iconfont icon-jiantou"></span></div><div class"…...

RM服务器研究(一)

客户端默认端口是10100&#xff1a; MultiPort.dll BOOL sub_10001070() { UINT v0; // esi BOOL result; // eax CHAR KeyName; // [espCh] [ebp-10Ch] DWORD flOldProtect; // [esp10h] [ebp-108h] CHAR Buffer; // [esp14h] [ebp-104h] char v5; // [esp15h] [e…...

云岚到家xxl job 配置

调度中心&#xff1a; 负责管理调度信息&#xff0c;按照调度配置发出调度请求&#xff0c;自身不承担业务代码&#xff1b; 主要职责为执行器管理、任务管理、监控运维、日志管理等 任务执行器&#xff1a; 负责接收调度请求并执行任务逻辑&#xff1b; 主要职责是执行任…...

国内动态短效sk5

HTTP爬虫代理,软件测试&#xff0c; 动态转发IP方案&#xff0c;全高匿名&#xff0c;私密IP&#xff0c;固定网关将您每次请求的HTTP重定向到不同的后端IP&#xff0c;支持API;指路小熊IP https://www.xiaoxiongip.com?fromqkJWgD可测...

【路径规划】路径平滑算法,A星算法拐点的圆弧化处理

摘要 A算法广泛应用于路径规划中&#xff0c;但其生成的路径通常在拐点处呈现不平滑的折线。为了提升路径的平滑性&#xff0c;本文提出了一种基于圆弧的平滑处理方法&#xff0c;用于对A算法产生的路径拐点进行优化。通过在MATLAB中进行仿真验证&#xff0c;该方法能够有效减…...

【寻找one piece的算法之路】——双指针算法!他与她是否会相遇呢?

&#x1f490;个人主页&#xff1a;初晴~ &#x1f4da;相关专栏&#xff1a;寻找one piece的刷题之路 什么是双指针算法 双指针算法是一种常用的编程技巧&#xff0c;尤其在处理数组和字符串问题时非常有效。这种方法的核心思想是使用两个指针来遍历数据结构&#xff0c;这两…...

UFS 3.1架构简介

整个UFS协议栈可以分为三层:应用层(UFS Application Layer(UAP)),传输层(UFS Transport Layer(UTP)),链路层(UIC InterConnect Layer(UIC))。应用层发出SCSI命令(UFS没有自己的命令使用的是简化的SCSI命令),在传输层将SCSI分装为UPIU,再经过链路层将命令发送给Devices。下…...

注册安全分析报告:科研诚信查询平台无验证方式导致安全隐患

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 1. 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露 2. 短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉 3. 带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造…...

04.useTitle

在 React 应用中,动态更新页面标题是提升用户体验的一个重要方面。它可以让用户更清楚地知道当前页面的内容或状态,特别是在单页应用(SPA)中。useTitle 钩子提供了一种简单而有效的方式来管理文档标题。以下是如何实现和使用这个自定义钩子: const useTitle = title =>…...

ROS2中的srv、action、发布订阅三种方式

ROS2中的srv、action、发布订阅三种方式 以下是ROS2中srv、action、发布订阅三种方式的差异和使用场景的表格形式呈现&#xff1a; 特性/方式srv&#xff08;服务&#xff09;action&#xff08;动作&#xff09;发布订阅&#xff08;Publish-Subscribe&#xff09;通信模式请…...

HarmonyOS/OpenHarmony 自定义弹窗页面级层级控制解决方案

关键词&#xff1a;CuntomDialog自定义弹窗、SubWindow子窗口、页面级、弹窗层级控制、鸿蒙、弹窗展示层级异常 问题存在API版本&#xff1a;API10 - API12&#xff08;该问题已反馈&#xff0c;期望后续官方能增加页面级控制能力&#xff09; 在正常的鸿蒙app开发过程中&…...

C/C++进阶(一)--内存管理

更多精彩内容..... &#x1f389;❤️播主の主页✨&#x1f618; Stark、-CSDN博客 本文所在专栏&#xff1a; 学习专栏C语言_Stark、的博客-CSDN博客 其它专栏&#xff1a; 数据结构与算法_Stark、的博客-CSDN博客 ​​​​​​项目实战C系列_Stark、的博客-CSDN博客 座右铭&a…...

docker-compose 快速部署clickhouse集群

在本教程中&#xff0c;我们将学习如何使用 Docker Compose 部署一个带有三节点的 ClickHouse 集群&#xff0c;并使用 ZooKeeper 作为分布式协调服务。 前提条件 注意事项&#xff1a; 镜像版本号注意保持一致 [zookeeper:3.7, clickhouse/clickhouse-server:22.5.4]config…...

闯关训练三:Git 基础知识

任务1: 破冰活动&#xff1a;自我介绍 点击Fork目标项目&#xff0c;创建一个新的Fork 获取仓库链接 在连接好开发机的vscode终端中逐行执行以下代码&#xff1a; git clone https://github.com/KelvinIII/Tutorial.git # 修改为自己frok的仓库 cd Tutorial/ git branch -a g…...

Java--IO基本流

IO流 概述 生活中&#xff0c;你肯定经历过这样的场景。当你编辑一个文本文件&#xff0c;忘记了ctrls &#xff0c;可能文件就白白编辑了。当你电脑上插入一个U盘&#xff0c;可以把一个视频&#xff0c;拷贝到你的电脑硬盘里。那么数据都是在哪些设备上的呢&#xff1f;键盘…...

结合大语言模型的机械臂抓取操作简单介绍

一、大语言模型与机械臂抓取的基本操作 1. 大语言模型简介 大语言模型是基于深度学习技术构建的自然语言处理模型&#xff0c;能够生成、理解和处理文本信息。这些模型通过训练大量的文本数据&#xff0c;学习语法、上下文和常识&#xff0c;能够执行多种任务&#xff0c;如文…...

Vivado - BD(差分时钟、简单分频、RESET、KEY)

目录 1. 简介 1.1 要点 1.2 buffer 介绍 2. vivado 工程 2.1 Block Design 2.2 IBUFDS 2.3 BUFGCE_DIV 2.4 Processor System Reset 2.5 key_mod 2.6 led_drv 3. 编译与调试 3.1 XDC 3.2 Debug 4. 总结 1. 简介 1.1 要点 了解 Utility Buffer v2.2 中的 Buffer…...

7--苍穹外卖-SpringBoot项目中套餐管理 详解(一)

前言 目录 新增套餐 需求分析和设计 代码开发 根据分类id查询菜品 Controller层 Service层 ServiceImpl层 Mapper层 DishMapper.xml 新增套餐 实体类 mapper层 Service层 ServiceImpl层 Mapper层 SetmealMapper.xml setmealDishMapper.xml 套餐分页查询 需求分…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别

【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而&#xff0c;传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案&#xff0c;能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势&#xf…...

CRMEB 中 PHP 短信扩展开发:涵盖一号通、阿里云、腾讯云、创蓝

目前已有一号通短信、阿里云短信、腾讯云短信扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\sms\Sms.php 默认驱动类型为&#xff1a;一号通 namespace crmeb\services\sms;use crmeb\basic\BaseManager; use crmeb\services\AccessTokenServeService; use crmeb\services\sms\…...

Web后端基础(基础知识)

BS架构&#xff1a;Browser/Server&#xff0c;浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器&#xff0c;应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点&#xff1a;维护方便缺点&#xff1a;体验一般 CS架构&#xff1a;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器架构模式。需要单独…...

Linux系统部署KES

1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008&#xff1a;是version产品的大版本。 R006&#xff1a;是release产品特性版本。 C009&#xff1a;是通用版 B0014&#xff1a;是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存&#xff1a;1GB 以上 硬盘&#xf…...

Spring AI Chat Memory 实战指南:Local 与 JDBC 存储集成

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目&#xff0c;该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目&#xff0c;旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计&#xff0c;每个模块都专注于特定的功能领域&#xff0c;便于学习和…...

Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景

Xela矩阵三轴触觉传感器通过先进技术模拟人类触觉感知&#xff0c;帮助设备实现精确的力测量与位移监测。其核心功能基于磁性三维力测量与空间位移测量&#xff0c;能够捕捉多维触觉信息。该传感器的设计不仅提升了触觉感知的精度&#xff0c;还为机器人、医疗设备和制造业的智…...

深度解析云存储:概念、架构与应用实践

在数据爆炸式增长的时代&#xff0c;传统本地存储因容量限制、管理复杂等问题&#xff0c;已难以满足企业和个人的需求。云存储凭借灵活扩展、便捷访问等特性&#xff0c;成为数据存储领域的主流解决方案。从个人照片备份到企业核心数据管理&#xff0c;云存储正重塑数据存储与…...