Comet OJ - Contest #2 (D 错综的光影所迷惑的思念是) 容斥计数
题意:给定一颗 $n$ 个节点的树,定义 $dis(x,y)$ 为树上点 $x$ 到 $y$ 的路径经过的边数.
定义一个点集 $S$ 的 $f(S)$ 为 $f(S)=max\left \{dis(x,y)|x,y\in S\right \}$ $,|S|\geqslant2$
求:对于 $i$ ,有少个点集 $S$ 满足 $|S|\geqslant 2$ 且 $f(S)=i$
题解:
上面那个 $f(S)$ 就是这个点集的直径.
考虑枚举直径,我们知道树上的直径有奇数条边/偶数条边两种情况,这里先讲一下直径为偶数条边的情况,奇数条边同理.
假设当前直径为 $i$,那么我们可以枚举直径的中心点 $p$,也可以看作是我们要枚举的点集的中心点.
我们先让 $p$ 为这颗树的树根.
假设当前枚举的半径的半径为 $j$,那么显然 $p$ 的子树中深度为 $(j-1)$ 的点都是可以随便选的(可选可不选).
令这部分方案数为 $re$,则 $re=2^{dep[j-1]}$ 其中 $dep[i]$ 表示当前根的子树中所有深度小于等于 $i$ 的节点数量.
枚举完可以随便选的部分,再枚举一下深度恰好为 $j$ 的部分:令 $sum[j]$ 表示所有儿子中深度恰好为 $j$ 的数量.
那么我们只需保证在这么多点中选大于等于 $2$ 个点即可.
这个的方案数为 $2^{sum[j]}-1$,然后减掉只有一个的情况,就是 $\sum_{v\in son[p]} 2^{cnt[v][j]}-1$
因为直径可能是奇数,所以将每条边拆成一个点连两条边即可.
#include <bits/stdc++.h>
#define N 4010
#define ll long long
#define mod 998244353
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin)
using namespace std;
int edges,now,n;
int hd[N<<1],to[N<<2],nex[N<<2],cnt[N<<1][N],sum[N],bin[N],ans[N];
void add(int u,int v)
{
nex[++edges]=hd[u],hd[u]=edges,to[edges]=v;
}
void dfs(int u,int ff,int d)
{
if(u<=n) ++sum[d], ++cnt[now][d];
for(int i=hd[u];i;i=nex[i]) if(to[i]!=ff) dfs(to[i], u, d+1);
}
int main()
{
// setIO("input");
int i,j;
scanf("%d",&n);
bin[0]=1;
for(i=1;i<=n;++i) bin[i]=bin[i-1]*2%mod;
for(i=1;i<n;++i)
{
int u,v;
scanf("%d%d",&u,&v);
add(u,i+n),add(i+n,u);
add(i+n,v),add(v,i+n);
}
for(i=1;i<=2*n;++i)
{
now=0;
for(j=hd[i];j;j=nex[j]) ++now, dfs(to[j],i,1);
int re=(i<=n);
for(j=1;j<n;++j)
{
int mdl=bin[sum[j]]-1;
for(int k=1;k<=now;++k)
{
(mdl+=mod-bin[cnt[k][j]]+1)%=mod;
}
(ans[j]+=(ll)mdl*bin[re]%mod)%=mod;
re+=sum[j];
}
memset(sum,0,sizeof sum);
for(j=1;j<=now;++j) memset(cnt[j], 0, sizeof cnt[j]);
}
for(i=1;i<n;++i)
printf("%d\n",(ans[i]+mod)%mod);
return 0;
}
Comet OJ - Contest #2 (D 错综的光影所迷惑的思念是) 容斥计数的更多相关文章
- Comet OJ - Contest #2简要题解
Comet OJ - Contest #2简要题解 前言: 我没有小裙子,我太菜了. A 因自过去而至的残响起舞 https://www.cometoj.com/contest/37/problem/ ...
- Comet OJ - Contest #2题解
传送门 既然没参加过就没有什么小裙子不小裙子的了-- 顺便全是概率期望真是劲啊-- 因自过去而至的残响起舞 \(k\)增长非常快,大力模拟一下就行了 int main(){ scanf("% ...
- Comet OJ - Contest #2 简要题解
Comet OJ - Contest #2 简要题解 cometoj A 模拟,复杂度是对数级的. code B 易知\(p\in[l,r]\),且最终的利润关于\(p\)的表达式为\(\frac{( ...
- Comet OJ - Contest #4--前缀和
原题:Comet OJ - Contest #4-B https://www.cometoj.com/contest/39/problem/B?problem_id=1577传送门 一开始就想着暴力打 ...
- Comet OJ - Contest #11 题解&赛后总结
Solution of Comet OJ - Contest #11 A.eon -Problem designed by Starria- 在模 10 意义下,答案变为最大数的最低位(即原数数位的最 ...
- Comet OJ - Contest #8
Comet OJ - Contest #8 传送门 A.杀手皇后 签到. Code #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typede ...
- Comet OJ - Contest #13-C2
Comet OJ - Contest #13-C2 C2-佛御石之钵 -不碎的意志-」(困难版) 又是一道并查集.最近做过的并查集的题貌似蛮多的. 思路 首先考虑,每次处理矩形只考虑从0变成1的点.这 ...
- Comet OJ - Contest #13 「火鼠的皮衣 -不焦躁的内心-」
来源:Comet OJ - Contest #13 芝士相关: 复平面在信息学奥赛中的应用[雾 其实是道 sb 题??? 发现原式貌似十分可二项式定理,然后发现确实如此 我们把 \(a^i\) 替换成 ...
- Comet OJ - Contest #13 「佛御石之钵 -不碎的意志-」(hard)
来源:Comet OJ - Contest #13 一眼并查集,然后发现这题 tmd 要卡常数的说卧槽... 发现这里又要用并查集跳过访问点,又要用并查集维护联通块,于是开俩并查集分别维护就好了 一开 ...
随机推荐
- .netcore 上传
BS 上传文件,就是 <input type="file" name="file" /> 这个选择文件之后,浏览器保存了文件路径,上传的时候,把这 ...
- 转录组测序(RNA-seq)技术
转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合.转录组研究能够从整体水 平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理,已广泛应 用于基础研究.临床诊断和药 ...
- SVN 问题解决之 Working copy path does not exist in repository
同事的SVN更新时提示某个特定文件提示 Working copy path does not exist in repository svn更新会被这个错误打断,导致无法完全更新 删掉文件再更新仍然有 ...
- 关于ECharts甘特图的实现
对于使用ECharts图表的步骤,每种图表都是一致的,相信大家也都了解 此处只分享甘特图的option,代码如下: option: { title: { text: '项目实施进度表', left: ...
- linux:# vi /etc/profile -bash: vi: command not found 的解决办法
/bin/vi /etc/profile 直接用全路径vi,linux下一切皆文件,进去把profile文件内容改一下,一定是profile出了问题 export JAVA_HOME=/usr/jav ...
- nginx增加新模块
以gunzip这个模块为例,讲述一下,在nginx中如何安装新的模块 1.首先查看nginx已经安装了哪些模块. nginx –V 2.发现没有gunzip模块,安装 进入nginx的安装目录中,不是 ...
- js 小细节(持续更新)
1.在对数据进行操作时,一定要考虑数据里面每一个value值是否存在 $.each(data, function(i, item){ if(item == null || item.firstFram ...
- 微信企业红包api接入
项目描述:基于微信浏览器的H5页面,接入微信支付接口和微信红包接口 一.接入前准备条件 1.微信公众号 需要基于已认证的微信公众号承载该H5页面.该条件默认已具备,本文重点为红包接口. 2.微信支付商 ...
- Computer Vision_33_SIFT:Evaluation of Interest Point Detectors——2000
此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂 ...