在日本的茨城县内共有 N 个城市和 M 条道路。这些城市是根据人口数量的升序排列的,依次编号为 0 到 N-1。每条道路链接两个不一样的城市,而且能够双向通行。由这些道路,你能从任意一个城市到另外任意一个城市。ios
你计划了 Q 个行程,这些行程分别编号为 0 至 Q-1。第 i(0 <= i <= Q - 1)个行程是从城市 Si 到城市 Ei。算法
你是一个狼人。你有两种形态:人形和狼形。在每一个行程开始的时候,你是人形。在每一个行程结束的时候,你必须是狼形。在行程中,你必需要变身(从人形变成狼形)刚好一次,并且只能在某个城市内(包括多是在 Si 或 Ei 内)变身。数组
狼人的生活并不容易。当你是人形时,你必须避开人少的城市,而当你是狼形时,你必须避开人多的城市。对于每一次行程 i(0 <= i <= Q - 1),都有两个阈值 Li 和 Ri(0 <= Li <= Ri <= N - 1),用以表示哪些城市必需要避开。
准确地说,当你是人形时,你必须避开城市 0, 1, ..., Li - 1;而当你是狼形时,则必须避开城市 Ri + 1, Ri + 2, ..., N - 1。
这就是说,在行程 i 中,你必须在城市 Li, Li+1, ..., Ri 中的其中一个城市内变身。数据结构
你的任务是,对每一次行程,断定是否有可能在知足上述限制的前提下,由城市 Si 走到城市 Ei。你的路线能够有任意长度。函数
输入格式
你须要实现下面的函数:ui
int[] check_validity(int N, int[] X, int[] Y, int[] S, int[] E, int[] L, int[] R)spa
N:城市的数量
X 和 Y:两个长度为 M 的数组。对于每一个 j(0 <= j <= M - 1),城市 X[j] 都有道路直接连到城市 Y[j]。
S, E, L, 及 R:均为长度为 Q 的数组,以表示行程。code
数据范围与提示
2 <= N <= 200000, N - 1 <= M <= 400000, 1 <= Q <= 200000。
0 <= Li <= Si <= N - 1, 0 <= Ei <= Ri <= N - 1, Si ≠ Ei, Li <= Ri。
保证没有重边自环,保证图连通。ip
等价的题意:
从 S 出发只通过 L ~ N-1 的点可以到达的点集,与从 E 出发只通过 0 ~ R 的点可以到达的点集,两个集合是否有交集。
现先考虑从 E 出发只通过 0 ~ R 的点可以到达的点。
若是从点 0 到点 N - 1 依次加入它们向前连的边,并用相似于可持久化并查集的东西维护,只要调用第 R 个版本的并查集就能够获得 E 能到达的点。
可持久化并查集?有没有想起 NOI2018 的 D1T1?是否对于这道题咱们也能够转成 kruskal 重构树来作?
考虑对于全部边,记边权为 min{它链接的两个端点的编号},则只通过 0 ~ R 的点等价于只通过边权 <= R 的边。
因而一个点可以到达的点集,经过倍增能够找到 kruskal 重构树中对应的子树,子树内的全部点都是可到达的。
从 S 出发只通过 L ~ N-1 的点可以到达的点集能够类比着建另外一棵树。
经过 dfs 序,咱们能够把问题转化为:
是否存在一个 (dfn1[x], dfn2[x]),使得 a <= dfn1[x] <= b, c <= dfn2[x] <= d。
经典的二维偏序问题,至关于统计这个二维区域的点数。
我懒得动脑子为了强化代码能力打了个可持久化线段树。
时间复杂度 O(nlogn)。
#include "werewolf.h" #include <vector> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define vi vector<int> #define pb push_back const int MAXN = 200000; const int MAXQ = 200000; const int MAXM = 400000; int N, M, Q; struct Graph{ bool type; struct edge{ int to; edge *nxt; }edges[2*MAXN + 5], *adj[2*MAXN + 5], *ecnt; int v[2*MAXN + 5], fa[20][2*MAXN + 5]; Graph(int p) {ecnt = edges, type = p;} void addedge(int u, int v) { edge *p = (++ecnt); p->to = v, p->nxt = adj[u], adj[u] = p; // printf("! %d %d\n", u, v); } void dfs(int x, int f) { fa[0][x] = f; for(int i=1;i<20;i++) fa[i][x] = fa[i-1][fa[i-1][x]]; for(edge *p=adj[x];p;p=p->nxt) dfs(p->to, x); } void build(int x) {v[0] = type ? (MAXN + 5) : 0; dfs(x, 0);} int query(int x, int k) { for(int i=19;i>=0;i--) if( type ) { if( v[fa[i][x]] <= k ) x = fa[i][x]; } else { if( v[fa[i][x]] >= k ) x = fa[i][x]; } return x; } }G1(0), G2(1); int fa[2*MAXN + 5]; int find(int x) { return fa[x] = (fa[x] == x ? x : find(fa[x])); } vi e[MAXN + 5]; void build1() { int cnt = N; for(int i=1;i<(N<<1);i++) fa[i] = i; for(int i=N;i>=1;i--) { G1.v[i] = i; for(int j=0;j<(int)e[i].size();j++) if( e[i][j] > i ) { int p = e[i][j], f = find(i), g = find(p); if( f != g ) { int x = (++cnt); G1.addedge(x, f), G1.addedge(x, g); fa[f] = fa[g] = x; G1.v[x] = i; } } } G1.build((N<<1)-1); } void build2() { int cnt = N; for(int i=1;i<(N<<1);i++) fa[i] = i; for(int i=1;i<=N;i++) { G2.v[i] = i; for(int j=0;j<(int)e[i].size();j++) if( e[i][j] < i ) { int p = e[i][j], f = find(i), g = find(p); if( f != g ) { int x = (++cnt); G2.addedge(x, f), G2.addedge(x, g); fa[f] = fa[g] = x; G2.v[x] = i; } } } G2.build((N<<1)-1); } struct segtree{ struct node{ int cnt; node *ch[2]; }pl[20*MAXN + 5], *NIL, *ncnt; segtree() { NIL = ncnt = pl; NIL->ch[0] = NIL->ch[1] = NIL; NIL->cnt = 0; } node *insert(node *pre, int l, int r, int ps) { node *p = (++ncnt); (*p) = (*pre); p->cnt++; if( l == r ) return p; int mid = (l + r) >> 1; if( ps <= mid ) p->ch[0] = insert(pre->ch[0], l, mid, ps); else p->ch[1] = insert(pre->ch[1], mid + 1, r, ps); return p; } int query(node *L, node *R, int l, int r, int ql, int qr) { if( ql > r || qr < l ) return 0; if( ql <= l && r <= qr ) return R->cnt - L->cnt; int mid = (l + r) >> 1; return query(L->ch[0], R->ch[0], l, mid, ql, qr) + query(L->ch[1], R->ch[1], mid + 1, r, ql, qr); } }T; segtree::node *rt[MAXN + 5]; int tid[2][MAXN + 5], dfn[2][MAXN + 5], dcnt[2]; int le[2][2*MAXN + 5], ri[2][2*MAXN + 5]; void dfs(const Graph &G, int x, int t) { if( x <= N ) { dfn[t][le[t][x] = ri[t][x] = tid[t][x] = (++dcnt[t])] = x; } else { le[t][x] = dcnt[t] + 1; for(Graph::edge *p=G.adj[x];p;p=p->nxt) dfs(G, p->to, t); ri[t][x] = dcnt[t]; } } void get() { build1(); build2(); dfs(G1, (N<<1)-1, 0), dfs(G2, (N<<1)-1, 1); rt[0] = T.NIL; for(int i=1;i<=N;i++) rt[i] = T.insert(rt[i-1], 1, N, tid[1][dfn[0][i]]); } bool query(int s, int e, int l, int r) { int x = G1.query(s, l), y = G2.query(e, r); return T.query(rt[le[0][x]-1], rt[ri[0][x]], 1, N, le[1][y], ri[1][y]); } vi check_validity(int _N, vi X, vi Y, vi S, vi E, vi L, vi R) { N = _N, Q = S.size(), M = X.size(); for(int i=0;i<M;i++) e[X[i]+1].pb(Y[i]+1), e[Y[i]+1].pb(X[i]+1); get(); vi A(Q); for(int i=0;i<Q;i++) A[i] = query(S[i]+1, E[i]+1, L[i]+1, R[i]+1); return A; } /* S -> L ~ N (L <= S) E -> 1 ~ R (E <= R) */
对于 kruskal 重构树,其实我更愿意将其看做 “可持久化并查集”。
由于它的做用就是将某时刻 t 以前的加边操做执行后,图连通的状况。
可是某种意义上来讲,kruskal 重构树的思想更相似于点分树之类的东西。即用数据结构再现某一算法的过程。
无论怎么说,会用就行。
另外,比狠人还多一点——是个狼人。