SPOJ-QTREE4 Query on a tree IV

Description

给出一棵边带权（\(c\)）的节点数量为 \(n\) 的树，初始树上所有节点都是白色。有两种操作：

• C x，改变节点 \(x\) 的颜色，即白变黑，黑变白。

• A，询问树中最远的两个白色节点的距离，这两个白色节点可以重合(此时距离为 \(0\))。

\(q\) 次操作，输出所有查询的答案。

Hint

• \(1\le n, q\le 10^5\)
• \(0\le |c|\le 10^3\)

Solution

此题使用轻重链剖分真的麻烦

先树剖，然后根据每一个重链，建出一棵线段树（最后建出的是线段树森而非一棵大线段树，动态开点实现）。设 \(root(x)\) 为结点 \(x\) 对应线段树的根。非链顶结点的 \(root\) 无意义。

线段树上的每个结点维护 \(3\) 个字段：

• \(lx(x)\) 结点 \(x\) 代表的链上一段区间的 左端点（深度小的）可以到达 以链顶为根的子树 中最远的白点的距离。
• \(rx(x)\) 结点 \(x\) 代表的链上一段区间的 右端点（深度大的）可以到达 以链顶为根的子树 中最远的白点的距离。
• \(mx(x)\) 结点 \(x\) 代表满足 LCA 在当前结点区间中的所有白点对 中最大的距离。

那么我们可以这样设计我们的 pushup 函数，注意此处的 \(dep\) 带边权。

#define dis(x) dep[pos[x]] // dis(i) 表示区间中位置 i 所对应结点的深度 
void pushup(int x, int l, int r) { // x 为线段树上当前结点，对应区间为 [l, r] 
	lx[x] = max(lx[lc[x]], lx[rc[x]] + dis(mid + 1) - dis(l));
	// 可以从左儿子转移而来，也可以从右儿子跨越中间而来。 
	rx[x] = max(rx[rc[x]], rx[lc[x]] + dis(r) - dis(mid));
	// 可以从右儿子转移而来，也可以从左儿子跨越中间而来。
	mx[x] = max(max(mx[lc[x]], mx[rc[x]]), lx[rc[x]] + rx[lc[x]] + dis(mid + 1) - dis(mid));
	// 可以从儿子结点转移而来，或者计算出跨越中心情况的答案。 
    // dis 的差值实质上是边权
}
#undef dis

答案即为 \(\max\{mx\}\)。

如何处理叶结点的值？显然不能爆算子树中所有结点的距离，因为深度总和会达到 \(O(n^2)\) 级别。

对于一个 线段树上 的叶子结点 \(x\)，其对应的 原树 结点为 \(u\)。对于其 父结点或重儿子，由于在同一条链上 ，无需过多考虑。\(u\) 的所有轻儿子，显然它们一定是其所在链的链顶。

对于其中一个轻儿子 \(v\)，易知 \(lx(root(v))\) 子树 \(v\) 中向下延伸的最长合法路径。那么加上当前路径就是 一条“LCA 位于区间 \([dfn(u), dfn(u)]\)”的合法路径。（\(dfn(x)\) 表示原树上结点 \(x\) 的 dfs 序）。

设 \(d_1\) 为一端为 \(u\) 的 最长向下 路径长，\(d_2\) 为 次长向下 路径长。不存在设为 \(-\infty\)。

不难得出，\(lx(x), rx(x)\) 的值就是 \(\max(d_1, 0)\)。\(mx(x)\) 的值可以由最长、次长两条路径拼成。无需考虑路径会不会重合，因为来自不同的子树。由于白点自身可以作为路径的端点，\(mx(x)\) 的值需要分类讨论。

• 白点：\(mx(x) = \max(d_1, d_1 + d_2, 0)\)。
• 黑点：\(mx(x) = \max(d_1 + d_2, 0)\)。

对于最大值、次大值的维护，可以使用堆。在叶结点遍历轻儿子时顺便将堆更新。求次大值时只需将堆顶弹出，取值后重新塞回即可。

答案即为 \(\max\limits_{x\in \text{tops}} \{ mx(root(x))\}\)，同样可以用一个全局堆维护。

建树操作参考代码：

void build(int& x, int l, int r) {
	if (!x) x = ++total; // 动态开点
	if (l == r) {
		int u = pos[l];
		getEdge(u, v) if (v->to != fa[u] && v->to != wson[u])
			pt[u].insert(lx[root[v->to]] + dep[v->to] - dep[u]);
		// pt 为堆
		int d1 = pt[u].top(); // 最大
		pt[u].erase(d1);
		int d2 = pt[u].top(); // 次大
		pt[u].insert(d1);
		
		lx[x] = rx[x] = max(d1, 0);
		mx[x] = max(d1, max(d1 + d2, 0));
		return;
	}
	build(lc[x], l, mid);
	build(rc[x], mid + 1, r);
	pushup(x, l, r);
}

考虑修改操作。一个修改可能 会影响到其祖先的答案，于是我们需要一直向上跳。

设当前跳到的位置为 \(x\)，上次位置的链顶为 \(y\)。

首先在 链顶父亲 结点的堆中删去 当前链顶的贡献，下一次跳在重新将 更新过的值插入。

那么在线段树上修改时，将堆中 \(y\) 方向轻儿子的贡献 重新插入 \(x\) 的堆中，像 build 一样维护即可。

同时别忘了更新全局堆。

下面给出修改的代码：

void update(int x, int l, int r, int u, int v) {
	if (l == r) {
		if (u != v)
			pt[u].insert(lx[root[v]] + dep[v] - dep[u]);
		
		int d1 = pt[u].top();
		pt[u].erase(d1);
		int d2 = pt[u].top();
		pt[u].insert(d1);
		
		if (color[u]) {
			lx[x] = rx[x] = d1;
			mx[x] = d1 + d2;
		} else {
			lx[x] = rx[x] = max(d1, 0);
			mx[x] = max(d1, max(d1 + d2, 0));
		}
		return;
	}
	if (dfn[u] <= mid) update(lc[x], l, mid, u, v);
	else update(rc[x], mid + 1, r, u, v);
	pushup(x, l, r);
}

void change(int x) {
	color[x] ^= 1;
	if (color[x] == 0) ++white;
	else --white;
	
	for (int y = x; x; x = fa[x]) {
		int top = wtop[x];
		all.erase(mx[root[top]]);
		
		if (fa[top]) pt[fa[top]].erase(lx[root[top]] + dep[top] - dep[fa[top]]);
		update(root[top], dfn[top], dfn[top] + len[top] - 1, x, y);
		
		all.insert(mx[root[top]]);
		y = x = top;
	}
}

那么算法基本算是完成了。

但实现非常复杂，细节多（上面代码）。

不过实测表现不差，原因是树剖、线段树的 \(\log\) 都跑不满。

时间复杂度 \(O(n\log^2 n)\)。

参考代码：https://vjudge.net/solution/26745510/8T7tgRJPSKwBPUqVL9r2