题意

给定一棵 \(n\) 个节点的树,每条边有 \(\frac{1}{2}\) 的概率出现,这样会得出一个森林,求这个森林的邻接矩阵 \(A\) 的秩 \(\operatorname{rank} A\) 的期望。

\(\texttt{Data Range:}1\leq n\leq 5\times 10^5\)

题解

好题,正解是线性代数 + 期望 DP。其实是不知道结论感觉挺难只要知道结论就是 sb 题的题

首先来证明一个结论:一个森林邻接矩阵的秩为该森林最大匹配数目的两倍。

考虑 \(\operatorname{rank} A\) 的一个定义,也即非零子式的最高阶数。所以,设 \(\operatorname{rank}A=k\),我们只需要考虑一个 \(k\) 阶子式即可。很明显由于原图的邻接矩阵是对称矩阵,所以我们自然想去考虑一个对称的 \(k\) 阶子式,因为这个东西对应原图的一个导出子图。

同时,森林的导出子图还是森林,所以类似于二分,将最优化转化为判定,只要考虑一个森林的邻接矩阵什么情况下是满秩的即可。

注意到,对于 \(n\times n\) 的方阵 \(A\) 来说,\(\operatorname{rank} A=n\) 与 \(\det A\neq 0\) 等价。因为如果 \(\det A\neq 0\) 的话这个矩阵一定不是“压缩扁平化”的变换,也即 \(\dim \operatorname{Ker} A=0\),根据秩零化度定理即可得出。于是我们转为考察邻接矩阵的行列式,这里直接考虑定义:

\[\det A=\sum\limits_{\pi}\prod_{i=1}^{n}A_{i,\pi_i}
\]

注意到,\(A_{i,\pi_i}\) 非零,表示图上存在一条 \((i,\pi_i)\) 的边。所以 \(\det A\) 非零当且仅当存在一个排列 \(\pi\) 使得 \((i,\pi_i)\) 存在边。

将这个排列写成置换的形式,可以分解成若干个循环。注意到考察的对象是森林,所以所有循环的长度只可能是 \(2\),也即一条边产生一个循环。

这个时候,可以将每个循环内的点两两匹配,很明显的,由于每个点都被匹配上了,这个匹配是完美匹配。

于是我们推出一个结论:对于一个森林的邻接矩阵 \(A\) 来说,\(\operatorname{rank} A=n\) 与森林有完美匹配是等价的。所以 \(\operatorname{rank} A\) 也就是原图的最大满足有完美匹配的导出子图的大小。考虑求出原图的一个最大匹配,因为没有比最大匹配更大的匹配,所以我们可以选原图的最大匹配作为导出子图。

通过上述的说明,我们成功证明了 \(\operatorname{rank} A\) 为最大匹配数目的两倍。

这个时候就变成求最大匹配数目的期望了。根据期望的线性性,设 \(f_u\) 表示 \(u\) 与一个孩子匹配的概率,那么答案为所有 \(f_u\) 的和。同时这个 \(f_u\) 的转移非常简单,就不做过多说明了。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef int ll;
typedef long long int li;
const ll MAXN=5e5+51,MOD=998244353,INV2=499122177;
struct Edge{
ll to,prev;
};
Edge ed[MAXN<<1];
ll n,tot,from,to,res,c;
ll last[MAXN],f[MAXN];
namespace FastIO{
char buf[MAXN*5],*st=buf,*ed=buf;
inline char gc()
{
return st==ed&&(ed=(st=buf)+fread(buf,1,2500000,stdin),ed==st)?0:*st++;
}
}
using FastIO::gc;
inline ll read()
{
register ll num=0;
register char ch=gc();
while(!isdigit(ch)&&ch!='-')
{
ch=gc();
}
while(isdigit(ch))
{
num=(num<<3)+(num<<1)+(ch-'0');
ch=gc();
}
return num;
}
inline void addEdge(ll from,ll to)
{
ed[++tot].prev=last[from];
ed[tot].to=to;
last[from]=tot;
}
inline void dfs(ll node,ll fa)
{
ll prod=1;
for(register int i=last[node];i;i=ed[i].prev)
{
if(ed[i].to!=fa)
{
dfs(ed[i].to,node),prod=(li)prod*(1+f[ed[i].to])%MOD*INV2%MOD;
}
}
res=(res+(f[node]=MOD+1-prod))%MOD;
}
int main()
{
n=read(),c=1;
for(register int i=0;i<n-1;i++)
{
from=read(),to=read(),addEdge(from,to),addEdge(to,from),c=(c+c)%MOD;
}
dfs(1,0),printf("%d\n",(li)res*(c+c)%MOD);
}

CodeForces 1067E Random Forest Rank的更多相关文章

  1. Codeforces 1067E - Random Forest Rank(找性质+树形 dp)

    Codeforces 题面传送门 & 洛谷题面传送门 一道不知道能不能算上自己 AC 的 D1E(?) 挺有意思的结论题,结论倒是自己猜出来了,可根本不会证( 开始搬运题解 ing: 碰到这样 ...

  2. CF1067E Random Forest Rank

    CF1067E Random Forest Rank 可以证明: 一个树的邻接矩阵的秩,等于最大匹配数*2(虽然我只能证明下界是最大匹配) 而树的最大匹配可以贪心, 不妨用DP模拟这个过程 f[x][ ...

  3. [Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest)

    1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来 ...

  4. paper 85:机器统计学习方法——CART, Bagging, Random Forest, Boosting

    本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest B ...

  5. paper 56 :机器学习中的算法:决策树模型组合之随机森林(Random Forest)

    周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门 ...

  6. 多分类问题中,实现不同分类区域颜色填充的MATLAB代码(demo:Random Forest)

    之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是 ...

  7. Ensemble Learning 之 Bagging 与 Random Forest

    Bagging 全称是 Boostrap Aggregation,是除 Boosting 之外另一种集成学习的方式,之前在已经介绍过关与 Ensemble Learning 的内容与评价标准,其中“多 ...

  8. Aggregation(1):Blending、Bagging、Random Forest

    假设我们有很多机器学习算法(可以是前面学过的任何一个),我们能不能同时使用它们来提高算法的性能?也即:三个臭皮匠赛过诸葛亮. 有这么几种aggregation的方式: 一些性能不太好的机器学习算法(弱 ...

  9. codeforces 478B Random Teams

    codeforces   478B  Random Teams  解题报告 题目链接:cm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=88890#probl ...

随机推荐

  1. Ubuntu16.04 Nvidia显卡驱动简明安装指南

    简单得整理了一下Ubuntu16.04 Nvidia显卡驱动的安装步骤: 查看当前系统显卡参数: sudo lspci | grep -i nvidia 删除之前的驱动: sudo apt-get - ...

  2. Salesforce LWC学习(二十六) 简单知识总结篇三

    首先本篇感谢长源edward老哥的大力帮助. 背景:我们在前端开发的时候,经常会用到输入框,并且对这个输入框设置 required或者其他的验证,当不满足条件时使用自定义的UI或者使用标准的 inpu ...

  3. Spring基础知识1--环境搭建、bean创建、依赖注入、注解注入

    一.Spring两大核心内容 1.控制反转IOC/DI:  应用本身不负责对象的创建和维护,对象和依赖对象的创建完全交给容器管理. 2.AOP(面向切面编程):通过预编译的方式,在运行期通过动态代理的 ...

  4. C 多态 RT-Thread

    // RT-Thread对象模型采用结构封装中使用指针的形式达到面向对象中多态的效果,例如: // 抽象父类 #include <stdio.h> #include <assert. ...

  5. 计数,dic的创建方式,求九九乘法表

    s1='char,python,nihao,ni,ni,python's=s1.split(',')print(s1)s2=list()for i in s: if i not in s2: s2.a ...

  6. gitlab-配置邮件

    一:配置邮件  1. 进入配置文件,通过修改/etc/gitlab/gitlab.rb来设置邮件功能  修改后的文件 1 ## GitLab URL 2 ##! URL on which GitLab ...

  7. Linux nginx 安装 启动

    nginx下载地址:https://nginx.org/download/ ## 解压 tar -zxvf nginx-1.9.9.tar.gz ##进入nginx目录 cd nginx-1.9.9 ...

  8. Ztree树节点应用

    树节点增删改查: 前台jsp页面: <% String root=request.getContextPath();//获取项目目录 %> <SCRIPT type="te ...

  9. Informatic 内些坑

    1. 工作流调用工作流(可实现无规则时间点自由调度) pmcmd startworkflow -sv 集成服务名称 -d 配置域名称 -u  Administrator -p Administrato ...

  10. 多测师肖sir_pdf转word方法

    1.百度搜索 my love  pdf      在线转换 2.输入wps  下载软件