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树路径统计的点分治算法实现

访客 技术 2026年9月12日 13

点分治算法概述

点分治是一种用于处理树结构路径统计问题的算法。该算法通过选取合适的根节点,将原问题分解为经过根节点的路径和子树内的路径两种情况,运用分治策略高效解决问题。

算法核心思想

树上的路径可分为两类:

  • 穿越根节点的路径
  • 完全位于子树内部的路径

算法首先处理经过当前根节点的路径,然后递归处理各个子树。

步骤一:定位树的重心

选择重心作为根节点能保证算法效率。重心定义为最大子树规模最小的节点。


void locateCentroid(int cur, int parent) {
    subtreeSize[cur] = 1;
    maxSubtree[cur] = 0;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (neighbor == parent || visited[neighbor]) continue;
        locateCentroid(neighbor, cur);
        subtreeSize[cur] += subtreeSize[neighbor];
        maxSubtree[cur] = max(maxSubtree[cur], subtreeSize[neighbor]);
    }
    maxSubtree[cur] = max(maxSubtree[cur], totalSize - subtreeSize[cur]);
    if (maxSubtree[cur] < maxSubtree[centroid]) centroid = cur;
}

步骤二:路径统计与处理

收集所有节点到当前根节点的距离:


void collectDistances(int cur, int parent, int dist) {
    distances[++count] = dist;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (neighbor == parent || visited[neighbor]) continue;
        collectDistances(neighbor, cur, dist + edges[i].weight);
    }
}

使用双指针技术统计满足条件的路径数量:


int computePaths(int cur, int baseDist) {
    int total = 0;
    count = 0;
    collectDistances(cur, 0, baseDist);
    sort(distances + 1, distances + count + 1);
    int right = count;
    for (int left = 1; left <= count; left++) {
        while (distances[left] + distances[right] > maxDist && right >= 1) right--;
        if (left > right) break;
        total += right - left + 1;
    }
    return total;
}

步骤三:分治执行流程

核心分治函数实现:


void divideConquer(int cur) {
    result += computePaths(cur, 0);
    visited[cur] = true;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (visited[neighbor]) continue;
        result -= computePaths(neighbor, edges[i].weight);
        centroid = 0;
        totalSize = subtreeSize[neighbor];
        locateCentroid(neighbor, cur);
        divideConquer(centroid);
    }
}

算法复杂度分析

算法的时间复杂度为O(n log² n),其中n为节点数量。

完整实现示例


#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 100005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

struct GraphEdge {
    int target, next, weight;
} edges[MAXN * 2];

int nodeCount, maxDist, centroid, totalSize;
int result, distanceCount;
int subtreeSize[MAXN], maxSubtree[MAXN];
int distances[MAXN], firstEdge[MAXN];
bool visited[MAXN];
int edgeCount;

void addEdge(int u, int v, int w) {
    edges[++edgeCount].target = v;
    edges[edgeCount].weight = w;
    edges[edgeCount].next = firstEdge[u];
    firstEdge[u] = edgeCount;
}

void locateCentroid(int cur, int parent) {
    subtreeSize[cur] = 1;
    maxSubtree[cur] = 0;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (neighbor == parent || visited[neighbor]) continue;
        locateCentroid(neighbor, cur);
        subtreeSize[cur] += subtreeSize[neighbor];
        maxSubtree[cur] = max(maxSubtree[cur], subtreeSize[neighbor]);
    }
    maxSubtree[cur] = max(maxSubtree[cur], totalSize - subtreeSize[cur]);
    if (maxSubtree[cur] < maxSubtree[centroid]) centroid = cur;
}

void collectDistances(int cur, int parent, int dist) {
    distances[++distanceCount] = dist;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (neighbor == parent || visited[neighbor]) continue;
        collectDistances(neighbor, cur, dist + edges[i].weight);
    }
}

int computePaths(int cur, int baseDist) {
    int total = 0;
    distanceCount = 0;
    collectDistances(cur, 0, baseDist);
    sort(distances + 1, distances + distanceCount + 1);
    int right = distanceCount;
    for (int left = 1; left <= distanceCount; left++) {
        while (distances[left] + distances[right] > maxDist && right >= 1) right--;
        if (left > right) break;
        total += right - left + 1;
    }
    return total;
}

void divideConquer(int cur) {
    result += computePaths(cur, 0);
    visited[cur] = true;
    for (int i = firstEdge[cur]; i; i = edges[i].next) {
        int neighbor = edges[i].target;
        if (visited[neighbor]) continue;
        result -= computePaths(neighbor, edges[i].weight);
        centroid = 0;
        totalSize = subtreeSize[neighbor];
        locateCentroid(neighbor, cur);
        divideConquer(centroid);
    }
}

int main() {
    scanf("%d", &nodeCount);
    for (int i = 1; i < nodeCount; i++) {
        int u, v, w;
        scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
        addEdge(u, v, w);
        addEdge(v, u, w);
    }
    scanf("%d", &maxDist);
    maxSubtree[centroid = 0] = INF;
    totalSize = nodeCount;
    locateCentroid(1, 0);
    divideConquer(centroid);
    printf("%d\n", result - nodeCount);
    return 0;
}

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