传送门:QAQQAQ题面翻译

以后博客可能一直咕咕咕了。一些做题的思考可能会直接放在代码里而不是单独写博客,因为这样太浪费时间,只有一些比较新的题才会单独写博客

思路:对于这种构造可行解使得权值和恰好为某一值的题,一般都是先求出可以构造出来的最大和最小值,然后从某个极值按照一定方法进行连续修改

我们考虑每一条边对于答案的贡献:若边$E(u,v)$把数分成$U,V$两颗子树,则该边最大的贡献是$min(sz[U],sz[V])$,最小是$sz[U]\mod2$。

$min$太难处理,所以想一种办法把$min$去掉,通过重心的性质(每一个子树的$size$小于等于$\frac{n}{2}$),发现直接取重心就可以把$min$去掉了

所以就可以得到

$$minans=\sum_{i=1}^{n} [i \neq root]sz[i]\mod2$$

$$maxans=\sum_{i=1}^{n} [i \neq root]sz[i]$$

然后仔细想想会发现:答案有解的充要条件是$minans \leq k \leq maxans$且$(maxans-k)\mod2=0$

充分性:通过构造方法证明。

  每次取在$size$最大的子树中选取两个$lca$深度最大的点,因为本来两个点都是向字树外连的,现在自己相连,所以$\Delta =2*dep[lca]$,然后删掉那两个点

  容易发现这样构造是必定可以从$maxans$变成$minans$的,因为对于$sz[u]\mod2=0$的边,它底下肯定两两配对;对于$sz[u]\mod2=0$,这样的贪心会使得下面只有一个点向上经过它

  因为点数始终为偶数,所以从最大子树删掉两个点以后不会使得次大子树的$size$大于$\frac{n}{2}$,上面求$minans,maxans$的式子始终成立

  当最后一次$dep[lca]*2>rest$时,因为所有不是叶子节点的点都可以作$lca$,所以$dep$必定连续,即肯定能找到构造出刚好使得$rest=0$的方案。

  剩下的点按照$max$的方案,跨子树分别连就可以了

必要性:因为$\Delta =2*dep[lca]$,所以如果不是$k,maxans$不是同奇同偶,一定无解

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=120000;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
#define mk make_pair
int n; ll k; vector<int> v[N];
int sz[N],dep[N],fa[N],root; ll minn=N,maxn=0;
void dfs1(int u,int f)
{
sz[u]=1; int maxsz=0;
for(int i=0;i<(int)v[u].size();i++)
{
int to=v[u][i]; if(to==f) continue;
dfs1(to,u); sz[u]+=sz[to];
maxsz=max(maxsz,sz[to]);
}
if(minn>max(maxsz,n-sz[u])) minn=max(maxsz,n-sz[u]),root=u;
} int top[N],deg[N];
set<pii> S[N],R;//S维护子树中所有可能作为lca的点(即不是叶子)
void dfs(int u,int from)
{
sz[u]=1;
top[u]=from;
if(from&&(int)v[u].size()-1>=1) S[from].insert(mk(dep[u],u));
for(int i=0;i<(int)v[u].size();i++)
{
int to=v[u][i]; if(to==fa[u]) continue;
if(u==root) from=to; deg[u]++;
dep[to]=dep[u]+1; fa[to]=u;
dfs(to,from); sz[u]+=sz[to];
}
} void del(int x)
{
if(!--deg[fa[x]])
S[top[x]].erase(mk(dep[fa[x]],fa[x]));
} int vis[N];
vector<int> rem;
void dfs3(int u)
{
if(!vis[u]) rem.push_back(u);
for(int i=0;i<(int)v[u].size();i++)
{
int to=v[u][i]; if(to==fa[u]) continue;
dfs3(to);
}
} int main()
{
scanf("%d%lld",&n,&k);
for(int i=1;i<n;i++)
{
int x,y; scanf("%d%d",&x,&y);
v[x].push_back(y); v[y].push_back(x);
}
dfs1(1,-1); dep[root]=0; dfs(root,0);
minn=0,maxn=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
if(i!=root) maxn+=sz[i], minn+=sz[i]%2;
if(k>maxn||k<minn||(maxn-k)&1) {puts("NO"); return 0;}
puts("YES");
for(int i=0;i<v[root].size();i++)
{
int to=v[root][i];
if(sz[to]>1) R.insert(mk(sz[to],to));
}
ll rest=maxn-k;
while(rest)
{
int now=R.rbegin()->second; R.erase(--R.end());
int pos=S[now].rbegin()->second;
if(2*dep[pos]>rest)
{
rest/=2;
pos=S[now].lower_bound(mk(rest,0))->second;
vector<int> V; V.clear();
for(int i=0;i<(int)v[pos].size();i++)
{
int to=v[pos][i];
if(to==fa[pos]||vis[to]) continue;
V.push_back(to);
}
if((int)V.size()<2) V.push_back(pos);
printf("%d %d\n",V[0],V[1]); vis[V[0]]=1; vis[V[1]]=1;
rest-=dep[pos];
break;
}
else
{
vector<int> V; V.clear();
for(int i=0;i<(int)v[pos].size();i++)
{
int to=v[pos][i];
if(to==fa[pos]||vis[to]) continue;
V.push_back(to);
}
if((int)V.size()<2) V.push_back(pos); rest-=dep[pos]*2;
printf("%d %d\n",V[0],V[1]); vis[V[0]]=1; vis[V[1]]=1;
del(V[0]); del(V[1]);
}
sz[now]-=2;
if(sz[now]>1) R.insert(mk(sz[now],now));
}
dfs3(root);
int T=(int)rem.size()/2;
for(int i=0;i<T;i++) printf("%d %d\n",rem[i],rem[i+T]);
return 0;
}

CF1396E——Distance Matching的更多相关文章

  1. [cf1396E]Distance Matching

    根据$dis(x,y)=d[x]+d[y]-2d[lca(x,y)]$,由于所有点都出现了1次,距离即$\sum_{i=1}^{n}d_{i}-2\sum d[lca(x,y)]$(以下假设根深度为0 ...

  2. [atARC087F]Squirrel Migration

    对这棵树重心情况分类讨论: 1.若这棵树存在两个重心,分别记作$x$和$y$,如果将$(x,y)$断开,两棵子树大小都相同(都为$\frac{n}{2}$),此时$p_{i}$与$i$必然不同属于一个 ...

  3. world.construct(me);

    目录 0 引言 0.1 所谓构造题 0.2 重点是动机 (motivation) 1 实践出真知 1.1 「CSP-S 2021」「洛谷 P7915」回文 1.1.1 题目大意 1.1.2 解题过程 ...

  4. 最喜欢的算法(们) - Levenshtein distance

    String Matching: Levenshtein distance Purpose: to use as little effort to convert one string into th ...

  5. Scipy教程 - 距离计算库scipy.spatial.distance

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48814183 在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了. fr ...

  6. Direct Shot Correspondence Matching

    一篇BMVC18的论文,关于semantic keypoints matching.dense matching的工作,感觉比纯patch matching有意思,记录一下. 1. 摘要 提出一种针对 ...

  7. Matching Networks for One Shot Learning

    1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory a ...

  8. Hausdorff Distance(豪斯多夫距离)

    Hausdorff Distance(豪斯多夫距离) 参考博客:http://cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/ma ...

  9. Minimum edit distance(levenshtein distance)(最小编辑距离)初探

    最小编辑距离的定义:编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离.是指两个字串之间,由一个转成还有一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包含将一个字符替换成还有一个字符. ...

随机推荐

  1. matlab中的qr函数

    转自:https://blog.csdn.net/qq278672818/article/details/62038630 实数矩阵A的QR分解是把A分解为 A = QR 这里的Q是正交矩阵(意味着Q ...

  2. 01 . OpenResty简介部署,优缺点,压测,适用场景及用Lua实现服务灰度发布

    简介 OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态 ...

  3. Nuxt/Vue自定义导航栏Topbar+标签栏Tabbar组件

    基于Vue.js实现自定义Topbar+Tabbar组件|仿咸鱼底部凸起导航 最近一直在倒腾Nuxt项目,由于Nuxt.js是基于Vue.js的服务端渲染框架,只要是会vue,基本能很快上手了. 一般 ...

  4. springCloud微服务调用失败【CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection】

    详情如下: 2019-07-28 10:56:18.229 ERROR 16212 --- [nio-8081-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet ...

  5. 多测师讲解ui自动化框架设计思想_高级讲师肖sir

    UI自动化框架:UI自动化框架可以分为8个模块,conf.data.public.pageobject.testcase.runner.report.log.conf是用来储存系统环境.数据库.邮件的 ...

  6. 并查集算法Union-Find的思想、实现以及应用

    并查集算法,也叫Union-Find算法,主要用于解决图论中的动态连通性问题. Union-Find算法类 这里直接给出并查集算法类UnionFind.class,如下: /** * Union-Fi ...

  7. Nginx禁止html等缓存

    +++ date="2020-10-16" title="Nginx禁止html等缓存" tags=["nginx"] categories ...

  8. C# Webservice中如何实现方法重载--(方法名同名时出现的问题)

    本文摘抄自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53b720bb0100voh3.html 1.Webservice中的方法重载问题(1)在要重载的WebMethod上打个M ...

  9. CSS中-moz、-ms、-webkit、-o的意思

    -moz代表firefox浏览器私有属性 -ms代表ie浏览器私有属性 -webkit代表safari.chrome浏览器私有属性 -o代表opera浏览器私有属性 上述这些是为了兼容老版本的写法:

  10. IDEA安装IDEA阿里Java规范插件

    插件安装方式有两种: 1.通过在线方式安装,搜索后找到,点击Install安装即可: 2.去官网plugins下载对应插件离线包,地址:https://plugins.jetbrains.com/pl ...