倍增LCA,LeetCode 2846. 边权重均等查询

目录

一、题目

1、题目描述

2、接口描述

3、原题链接

二、解题报告

1、思路分析

2、复杂度

3、代码详解


一、题目

1、题目描述

现有一棵由 n 个节点组成的无向树,节点按从 0n - 1 编号。给你一个整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ui, vi, wi] 表示树中存在一条位于节点 ui 和节点 vi 之间、权重为 wi 的边。

另给你一个长度为 m 的二维整数数组 queries ,其中 queries[i] = [ai, bi] 。对于每条查询,请你找出使从 aibi 路径上每条边的权重相等所需的 最小操作次数 。在一次操作中,你可以选择树上的任意一条边,并将其权重更改为任意值。

注意:

  • 查询之间 相互独立 的,这意味着每条新的查询时,树都会回到 初始状态
  • aibi的路径是一个由 不同 节点组成的序列,从节点 ai 开始,到节点 bi 结束,且序列中相邻的两个节点在树中共享一条边。

返回一个长度为 m 的数组 answer ,其中 answer[i] 是第 i 条查询的答案。

2、接口描述

复制代码
cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int> minOperationsQueries(int n, vector<vector<int>>& edges, vector<vector<int>>& queries) {
        
    }
};

3、原题链接

2846. 边权重均等查询


二、解题报告

1、思路分析

关于ST表见:高级搜索------ST表,离线RMQ问题-CSDN博客

关于倍增法求LCA见:LCA算法-倍增算法-CSDN博客

对于树中任意两个点之间的路径我们都可以转化为两点各自到lca的路径拼接,所以这是一道典型的lca问题

所以不难求出a到b的路径,那么最小操作次数怎么求呢?对于路径上的边权我们发现取值在1,26之间,如果路径上边权的众数出现次数为k,那么最小操作次数就是len(path) - k

因而我们先求LCA,然后对于每个查询我们找出k,然后该查询的答案就是len(path) - k

len(path) = depth(x) +depth(y) - depth(lca) * 2

那么如何求出现次数最多的边权呢?

其实也能用倍增法解决

我们开一个数组cntxiw,表示节点x向上2^i次方层路径上的边权为w的边数,我们怎么预处理cnt\[\]\[\]\[\]呢?

在LCA预处理过程中更新即可,我们发现cntxiw = cntxi - 1w + cntfa\[xi - 1]i - 1w

显然也能用倍增法解决

然后后面查询lca的时候记录路径上出现次数最多的边权即可

2、复杂度

时间复杂度: O(U(n + m)logn)空间复杂度:O(Unlogn)

3、代码详解

复制代码
cpp 复制代码
typedef pair<int, int> pii;
int f[10010][15], depth[10010], cnt[10010][15][27];
class Solution
{
public:
    vector<int> minOperationsQueries(int n, vector<vector<int>> &edges, vector<vector<int>> &queries)
    {
        memset(f, 0, sizeof(f)), memset(depth, 0, sizeof(depth)), memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
        vector<int> res;
        vector<vector<pii>> g(n + 1);
        for (auto &e : edges)
            g[e[0] + 1].emplace_back(e[1] + 1, e[2]), g[e[1] + 1].emplace_back(e[0] + 1, e[2]);
        function<void(int, int)> dfs = [&](int x, int fa)
        {
            depth[x] = depth[fa] + 1 , f[x][0] = fa;
            for (int i = 1; i < 15; i++)
            {
                f[x][i] = f[f[x][i - 1]][i - 1];
                if (f[x][i - 1])
                    for (int w = 1; w <= 26; w++)
                        cnt[x][i][w] = cnt[x][i - 1][w] + cnt[f[x][i - 1]][i - 1][w];
            }
            for (auto [y, w] : g[x])
                if (y != fa)
                    cnt[y][0][w] = 1, dfs(y, x);
        };
        dfs(1, 0);
        for (auto &q : queries)
        {
            int x = q[0] + 1, y = q[1] + 1;
            int cntw[27]{0}, len = depth[x] + depth[y];
            if (depth[x] < depth[y])
                swap(x, y);
            for (int i = 14; i >= 0; i--)
                if (depth[f[x][i]] >= depth[y])
                {
                    for (int w = 1; w <= 26; w++)
                        cntw[w] += cnt[x][i][w];
                    x = f[x][i];
                }
            if (x != y)
            {
                for (int i = 14; i >= 0; i--)
                {
                    if (f[x][i] != f[y][i])
                    {
                        for (int w = 1; w <= 26; w++)
                            cntw[w] += cnt[x][i][w] + cnt[y][i][w];
                        x = f[x][i], y = f[y][i];
                    }
                }
                for (int w = 1; w <= 26; w++)
                    cntw[w] += cnt[x][0][w] + cnt[y][0][w];
                x = f[x][0];
            }
            int lca = x;
            len -= (depth[lca] << 1);
            res.emplace_back(len - *max_element(cntw + 1, cntw + 27));
        }
        return res;
    }
};
相关推荐
qeen873 分钟前
【C++】vector的模拟实现详解(二)
c++·学习·算法·迭代器·stl
zzz_23682 小时前
码上面试平台测试报告:功能、后台管理、异常状态与 JMeter 性能验证
jmeter·面试·职场和发展
浩哥学JavaAI12 小时前
2026年最新AI agent面试(10)_通信与行业动态
人工智能·面试·职场和发展
可编程芯片开发12 小时前
基于MATLAB的PEF湍流风场生成器模拟与仿真
算法
罗西的思考13 小时前
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (9)--- Reward Judging
人工智能·算法·机器学习
Mr.HeBoYan14 小时前
一次持续三天才出现的丢包故障——深入解析 DPDK Memory Ordering、rte_ring 与 CPU Memory Barrier (下)
linux·网络·算法·架构·dpdk
wabs66615 小时前
关于图论【深度优先搜索的理论基础】
算法·深度优先·图论
先吃饱再说16 小时前
LeetCode 101. 对称二叉树
算法
是Dream呀16 小时前
人眼看不出的伪造,AI如何识别?实测合合信息跨模态鉴伪与去反光技术
算法
QN1幻化引擎17 小时前
SFA 信号场注意力:用8KB参数换248x KV Cache压缩,边缘设备也能跑长序列
人工智能·算法·gitee·gitlab