C++博客-Mato is No.1-随笔分类-算法效率实验

【AHOI2013复仇】关于线段树下标的一种优化表示法

Mato_No1 — Sat, 01 Dec 2012 04:11:00 GMT

在线段树中，一般都不需要刻意保存其左右子结点的下标，而直接由其本身的下标导出，传统的写法是：
根结点：1
A的左子结点：2A（写成A<<1）
A的右子结点：2A+1（写成(A<<1)+1）
这种表示法可以表示出整棵线段树，因为：
（1）每个结点的子结点的下标都比它大，这样就不会出现环；
（2）每个结点的父结点都是唯一的（其本身下标整除2）；
但是，这种表示法有一个弱点：结点的下标是有可能超过2N的，但不会超过4N，因此，为了表示出跨度为N的线段，我们需要开4N的空间，然而，其中只有2N-1个位置是有用的（因为表示跨度为N的线段的线段树共有(2N-1)个结点），这样，就有一半的空间被浪费。尤其是这种线段树推广到多维的时候——K维线段树就只有1/2^K的位置是有用的，空间利用率非常低。在某些卡空间的场合，它就囧掉了。

那么，有木有好一点的写法呢？最好能使空间利用率达到100%——也就是所有结点的下标刚好就是1~(2N-1)！！（0号结点一般作为“哨兵”，不被占用）
并且，这种写法要保证仅仅由结点的下标和它表示的线段的左右端点（因为在遍历线段时，下标和左右端点基本上都是同时知道的），就能得出其子结点的下标，而不需要借助额外的东东（最好mid都不需要算）。
这种写法就是——直接将每个结点的DFS遍历次序当做它的下标！！
比如，跨度为6的线段树：

容易发现，根结点下标为1，下标为A的结点的左子结点下标为(A+1)，右子结点下标为A+SZ(A.L)+1，其中SZ(A.L)为A的左子树大小。
若A的左右端点为l、r，mid=(l+r)/2（下取整），则A的左子树所表示的线段为[l, mid]，所以SZ(A.L)=(mid-l+1)*2-1=(mid-l)*2+1=((r-l-1)/2（上取整）)*2+1
这样，A的右子结点下标就是A+((r-l+1)/2（上取整))*2，也就是A加上大于(r-l)的最小的偶数；
写在代码里就是：

int mid=l+r>>1;
opr(l, mid, A+1);
opr(mid+1, r, (r-l&1?A+r-l+1:A+r-l+2));

或者，借助位运算，可以免去条件判断：

int mid=l+r>>1;
opr(l, mid, A+1);
opr(mid+1, r, A+r-l+2-((r^l)&1));

经测试，后者（使用位运算的）虽然总的运算次数多于前者（使用条件判断的），但后者比前者快一点点，其原因可能与C语言中的条件运算符速度较慢有关；

这样，我们就成功地将线段树下标的空间利用率提高到了100%！！以后只需要开2N空间就行了囧……
与传统表示法相比，这种新式表示法虽然可以节省空间，但时间消耗要更大一些（时间和空间总是矛盾的囧……），因为它在找右子结点的时候需要较多的运算。平均起来，新式表示法比传统表示法要慢10~15%，对于某些坑爹的数据（对右子结点调用比较多的那种）可能慢得更多。此外，在下放标记的时候，传统表示法只需要知道结点下标就行了，而新式表示法必须同时知道结点的左右端点，这样在dm中就需要传递三个参数，从而要慢一些，当然，我们可以不用dm，直接在操作里面写标记下放。

Mato_No1 2012-12-01 12:11 发表评论

【NOI2005 维护数列(sequence)】Splay Tree处理序列问题

Mato_No1 — Tue, 21 Jun 2011 08:06:00 GMT

【原题见这里】
本题是Splay Tree处理序列问题（也就是当线段树用）的一个典型例题。

Splay Tree之所以可以当线段树用，是因为它可以支持一个序列，然后用“左端前趋伸展到根，右端后继伸展到根的右子结点，取根的右子结点的左子结点”这种伸展方法，对一个序列中的一整段进行整体操作。由于要防止出现前趋或后继不存在的情况，需要在这个序列的两端加入两个边界结点，要求其值不能影响到结点各种记载信息的维护（多取0、∞或-∞）。这两个边界结点在树中永远存在，不会被删除。

（1）结点的引用：
在当线段树用的Splay Tree中，真正的关键字是下标而不是值，因此，“序列中第i个结点”实际上对应的是“树中第(i+1)小的结点”（因为左边还有一个边界结点），这就说明在对结点引用时需要找第K小的操作。因此，下面的“结点x”指的是“树中第(x+1)小的结点”。
（2）标记：
在线段树中，如果对一个结点所表示的线段整体进行了某种操作，需要在这个结点上打上一个标记，在下一次再找到这个结点时，其标记就会下放到其两个子结点上。在Splay Tree中也可以引入标记。比如要对[2, 6]这一段进行整体操作，就将结点1伸展到根的位置，将结点7伸展到根的右子树的位置，然后结点7的左子树就表示[2, 6]这一段，对这棵子树的根结点打上标记并立即生效（必须是立即生效，而不是等下一次引用再生效），也就是立即改变该结点记录的一些信息的值。如果下次再次引用到这个结点，就要将其标记下放到其两个子结点处；
需要注意的一点是，如果要伸展某个结点x到r的子结点的位置，就必须保证从x原来的位置到r的这个子结点（x伸展后的位置）上的所有结点上均没有标记，否则就会导致标记混乱。因此，必须首先找到这个结点x，在此过程中不断下放标记。
（3）自底向上维护的信息：
标记可以看成一种自顶向下维护的信息。除了标记以外，作为“线段树”，往往还要维护一些自底向上维护的信息。比如在sequence这题中，就有lmax（左段连续最大和）、rmax（右段连续最大和）、midmax（全段连续最大和）以及sum（全段总和）等信息要维护。对于这类东东其实也很好办，因为子树大小（sz域）就是一种自底向上维护的信息，因此对于这些信息只要按照维护sz域的办法维护即可（统一写在upd函数里）。唯一的不同点是打标记时它们的值可能要改变。
（4）对连续插入的结点建树：
本题的插入不是一个一个插入，而是一下子插入一整段，因此需要先将它们建成一棵树。一般建树操作都是递归的，这里也一样。设目前要对A[l..r]建树（A为待插入序列），若l>r则退出，否则找到位于中间的元素mid = l + r >> 1，将A[mid]作根，再对A[l..mid-1]建左子树，对A[mid+1..r]建右子树即可。这样可以保证一开始建的就是一棵平衡树，减小常数因子。
（5）回收空间：
根据本题的数据范围提示，插入的结点总数最多可能达到4000000，但在任何时刻树中最多只有500002个结点（包括两个边界），此时为了节省空间，可以采用循环队列回收空间的方法。即：一开始将所有的可用空间（可用下标，本题为1~500002）存在循环队列Q里，同时设立头尾指针front和rear，每次如果有新结点插入，就取出Q[front]并作为新结点的下标，如果有结点要删除（本题是一次删除整棵子树，因此在删除后需要分别回收它们的空间），则从rear开始，将每个删除的结点的下标放回到Q里。当然，这种方法是要牺牲一定的时间的，因此在空间不是特别吃紧的情况下不要用。

【2012年1月16日更新】
今天重写sequence的时候，秃然发现加入的边界点可能会对lmax、rmax、midmax等的维护造成影响：当序列中所有的值都是负数时，若边界点的值设为0，将使这3个值也为0，所以，边界点的值应设为-INF（不会影响到sum，因为可以单独调出[l, r]的sum，避开边界）。这就说明并非所有这样的题中都可以设置边界点（比如HFTSC2011的那题就不行），如果边界点会对维护的信息造成影响，就不能设置边界点，在各个操作中，分4种情况判断。（代码已经修改）

下面上代码了：

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
#define re(i, n) for (int i=0; i
#define re1(i, n) for (int i=1; i<=n; i++)
const int MAXN = 500002, NOSM = -2000, INF = ~0U >> 2;
struct node {
    int v, c[2], p, sz, sum, lmax, rmax, midmax, sm;
    bool rev, d;
} T[MAXN + 1];
int root, Q[MAXN + 1], front, rear, a[MAXN], len, res;
int max(int SS0, int SS1)
{
    return SS0 >= SS1 ? SS0 : SS1;
}
int max(int SS0, int SS1, int SS2)
{
    int M0 = SS0 >= SS1 ? SS0 : SS1; return M0 >= SS2 ? M0 : SS2;
}
void newnode(int n, int _v)
{
    T[n].v = T[n].sum = T[n].lmax = T[n].rmax = T[n].midmax = _v; T[n].c[0] = T[n].c[1] = 0; T[n].sz = 1; T[n].sm = NOSM; T[n].rev = 0;
}
void sc(int _p, int _c, bool _d)
{
    T[_p].c[_d] = _c; T[_c].p = _p; T[_c].d = _d;
}
void sm_opr(int x, int SM)
{
    T[x].sum = T[x].sz * SM;
    if (SM > 0) T[x].lmax = T[x].rmax = T[x].midmax = T[x].sum; else T[x].lmax = T[x].rmax = T[x].midmax = SM;
}
void rev_opr(int x)
{
    int c0 = T[x].c[0], c1 = T[x].c[1]; sc(x, c0, 1); sc(x, c1, 0);
    int tmp = T[x].lmax; T[x].lmax = T[x].rmax; T[x].rmax = tmp;
}
void dm(int x)
{
    int SM0 = T[x].sm;
    if (SM0 != NOSM) {
        T[x].v = T[T[x].c[0]].sm = T[T[x].c[1]].sm = SM0; T[x].sm = NOSM;
        sm_opr(T[x].c[0], SM0); sm_opr(T[x].c[1], SM0);
    }
    if (T[x].rev) {
        T[T[x].c[0]].rev = !T[T[x].c[0]].rev; T[T[x].c[1]].rev = !T[T[x].c[1]].rev; T[x].rev = 0;
        rev_opr(T[x].c[0]); rev_opr(T[x].c[1]);
    }
}
void upd(int x)
{
    int c0 = T[x].c[0], c1 = T[x].c[1];
    T[x].sz = T[c0].sz + T[c1].sz + 1;
    T[x].sum = T[c0].sum + T[c1].sum + T[x].v;
    T[x].lmax = max(T[c0].lmax, T[c0].sum + T[x].v + max(T[c1].lmax, 0));
    T[x].rmax = max(T[c1].rmax, max(T[c0].rmax, 0) + T[x].v + T[c1].sum);
    T[x].midmax = max(T[c0].midmax, T[c1].midmax, max(T[c0].rmax, 0) + T[x].v + max(T[c1].lmax, 0));
}
void rot(int x)
{
    int y = T[x].p; bool d = T[x].d;
    if (y == root) {root = x; T[root].p = 0;} else sc(T[y].p, x, T[y].d);
    sc(y, T[x].c[!d], d); sc(x, y, !d); upd(y);
}
void splay(int x, int r)
{
    int p; while ((p = T[x].p) != r) if (T[p].p == r) rot(x); else if (T[x].d == T[p].d) {rot(p); rot(x);} else {rot(x); rot(x);} upd(x);
}
int Find_Kth(int K)
{
    int i = root, S0;
    while (i) {
        dm(i); S0 = T[T[i].c[0]].sz + 1;
        if (K == S0) break; else if (K < S0) i = T[i].c[0]; else {K -= S0; i = T[i].c[1];}
    }
    return i;
}
int mkt(int l, int r)
{
    if (l > r) return 0;
    int n0 = Q[front], mid = l + r >> 1; if (front == MAXN) front = 1; else front++;
    newnode(n0, a[mid]); int l_r = mkt(l, mid - 1), r_r = mkt(mid + 1, r);
    sc(n0, l_r, 0); sc(n0, r_r, 1); upd(n0); return n0;
}
void ins(int pos)
{
    int P0 = Find_Kth(pos); splay(P0, 0); int P1 = Find_Kth(pos + 1); splay(P1, root); sc(P1, mkt(0, len - 1), 0); upd(P1); upd(P0);
}
void era(int x)
{
    if (!x) return;
    if (rear == MAXN) rear = 1; else rear++; Q[rear] = x;
    era(T[x].c[0]); era(T[x].c[1]);
}
void del(int l, int r)
{
    int P0 = Find_Kth(l - 1); splay(P0, 0); int P1 = Find_Kth(r + 1); splay(P1, root);
    int root0 = T[P1].c[0]; sc(P1, 0, 0); upd(P1); upd(P0); era(root0);
}
void mksame(int l, int r, int x)
{
    int P0 = Find_Kth(l - 1); splay(P0, 0); int P1 = Find_Kth(r + 1); splay(P1, root);
    int n = T[P1].c[0]; T[n].sm = x; sm_opr(n, x); upd(P1); upd(P0);
}
void reve(int l, int r)
{
    int P0 = Find_Kth(l - 1); splay(P0, 0); int P1 = Find_Kth(r + 1); splay(P1, root);
    int n = T[P1].c[0]; T[n].rev = !T[n].rev; rev_opr(n); upd(P1); upd(P0);
}
int get_sum(int l, int r)
{
    int P0 = Find_Kth(l - 1); splay(P0, 0); int P1 = Find_Kth(r + 1); splay(P1, root);
    int n = T[P1].c[0]; return T[n].sum;
}
int max_sum()
{
    return T[root].midmax;
}
void prepare()
{
    T[0].sz = T[0].sum = T[0].lmax = T[0].rmax = T[0].midmax = 0;
    front = 3; rear = MAXN; re1(i, MAXN) Q[i] = i;
    newnode(1, -INF); newnode(2, -INF); sc(1, 2, 1); root = 1; T[root].p = 0;
}
int main()
{
    freopen("sequence.in", "r", stdin);
    freopen("sequence.out", "w", stdout);
    prepare();
    int m, l, r, x;
    scanf("%d%d", &len, &m); char ch = getchar(), str[1000];
    re(i, len) scanf("%d", &a[i]); ins(1);
    re(i, m) {
        scanf("%s", str);
        if (!strcmp(str, "INSERT")) {scanf("%d%d", &l, &len); re(i, len) scanf("%d", &a[i]); ins(++l);}
        if (!strcmp(str, "DELETE")) {scanf("%d%d", &l, &r); r += l++; del(l, r);}
        if (!strcmp(str, "MAKE-SAME")) {scanf("%d%d%d", &l, &r, &x); r += l++; mksame(l, r, x);}
        if (!strcmp(str, "REVERSE")) {scanf("%d%d", &l, &r); r += l++; reve(l, r);}
        if (!strcmp(str, "GET-SUM")) {scanf("%d%d", &l, &r); r += l++; printf("%d\n", get_sum(l, r));}
        if (!strcmp(str, "MAX-SUM")) printf("%d\n", max_sum());
        ch = getchar();
    }
    fclose(stdin); fclose(stdout);
    return 0;
}

最后把我的这个代码与BYVoid神犇的本题代码进行测试比较，结果（BYVoid神犇的代码见这里）：

BYVoid神犇的：

本沙茶的：

【相关论文】
运用伸展树解决数列维护问题 by JZP
【感谢】
JZP神犇（提供论文）
BYVoid神犇（提供标程）

Mato_No1 2011-06-21 16:06 发表评论

次小生成树

Mato_No1 — Sun, 29 May 2011 08:03:00 GMT

给出一个带边权的无向图G，设其最小生成树为T，求出图G的与T不完全相同的边权和最小的生成树（即G的次小生成树）。一个无向图的两棵生成树不完全相同，当且仅当这两棵树中至少有一条边不同。注意，图G可能不连通，可能有平行边，但一定没有自环（其实对于自环也很好处理：直接舍弃。因为生成树中不可能出现自环）。
【具体题目】URAL1416（注意，这一题的边数M的范围没有给出，视为124750）
【分析】
定义生成树T的一个可行变换(-E1, +E2)：将T中的边E1删除后，再加入边E2（满足边E2原来不在T中但在G中），若得到的仍然是图G的一棵生成树，则该变换为可行变换，该可行变换的代价为(E2权值 - E1权值)。这样，很容易证明，G的次小生成树就是由G的最小生成树经过一个代价最小的可行变换得到。进一步可以发现，这个代价最小的可行变换中加入的边E2的两端点如果为V1和V2，那么E1一定是原来最小生成树中从V1到V2的路径上的权值最大的边。

这样，对于本题就有两种算法了：（以下的T全部指G的最小生成树）
（1）Prim：
设立数组F，F[x][y]表示T中从x到y路径上的最大边的权值。F数组可以在用Prim算法求最小生成树的过程中得出。每次将边(i, j)加入后（j是新加入树的边，i=c[j]），枚举树中原有的每个点k（包括i，但不包括j），则F[k][j]=max{F[k][i], (i, j)边权值}，又由于F数组是对称的，可以得到F[j][k]=F[k][j]。然后千万记住将图G中的边(i, j)删除（就是将邻接矩阵中(i, j)边权值改为∞）！因为T中的边是不能被加入的。等T被求出后，所有的F值也求出了，然后，枚举点i、j，若邻接矩阵中边(i, j)权值不是无穷大（这说明i、j间存在不在T中的边），则求出{(i, j)边权值 - F[i][j]}的值，即为加入边(i, j)的代价，求最小的总代价即可。
另外注意三种特殊情况：【1】图G不连通，此时最小生成树和次小生成树均不存在。判定方法：在扩展T的过程中找不到新的可以加入的边；【2】图G本身就是一棵树，此时最小生成树存在（就是G本身）但次小生成树不存在。判定方法：在成功求出T后，发现邻接矩阵中的值全部是无穷大；【3】图G存在平行边。这种情况最麻烦，因为这时代价最小的可行变换(-E1, +E2)中，E1和E2可能是平行边！因此，只有建立两个邻接矩阵，分别存储每两点间权值最小的边和权值次小的边的权值，然后，每当一条新边(i, j)加入时，不是将邻接矩阵中边(i, j)权值改为无穷大，而是改为连接点i、j的权值次小的边的权值。

代码：

#include <iostream>
using namespace std;
#define re(i, n) for (int i=0; i
#define re2(i, l, r) for (int i=l; i
const int MAXN = 7000, INF = ~0U >> 2;
int n, s[MAXN][MAXN], s2[MAXN][MAXN], f[MAXN][MAXN], c[MAXN], v[MAXN], res1 = 0, res2 = 0;
bool vst[MAXN];
void init()
{
    freopen("mst.in", "r", stdin);
    scanf("%d", &n);
    re(i, n) re(j, n) s[i][j] = s2[i][j] = INF;
    int m, a, b, len;
    scanf("%d", &m);
    if (!m) {
        if (n > 1) res1 = -INF; res2 = -INF;
        return;
    }
    re(i, m) {
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &len); a--; b--;
        if (len < s[a][b]) {s2[a][b] = s2[b][a] = s[a][b]; s[a][b] = s[b][a] = len;} else if (len < s2[a][b]) s2[a][b] = s2[b][a] = len;
    }
    fclose(stdin);
}
void solve()
{
    re(i, n) {f[i][i] = c[i] = vst[i] = 0; v[i] = s[0][i];} vst[0] = 1;
    int l0, l1 = INF, x, y, z;
    re2(i, 1, n) {
        l0 = INF; re(j, n) if (!vst[j] && v[j] < l0) {l0 = v[j]; x = j; y = c[j];}
        if (l0 == INF) {res1 = res2 = -INF; return;}
        vst[x] = 1; res1 += l0; s[x][y] = s[y][x] = INF; if (s2[x][y] < INF && s2[x][y] - l0 < l1) l1 = s2[x][y] - l0;
        re(j, n) if (!vst[j] && s[x][j] < v[j]) {v[j] = s[x][j]; c[j] = x;}
        re(j, n) if (vst[j] && j != x) f[j][x] = f[x][j] = max(f[j][y], l0);
    }
    re(i, n-1) re2(j, i+1, n) if (s[i][j] < INF) {
        z = s[i][j] - f[i][j];
        if (z < l1) l1 = z;
    }
    if (l1 == INF) res2 = -INF; else res2 = res1 + l1;
}
void pri()
{
    freopen("mst.out", "w", stdout);
    printf("Cost: %d\nCost: %d\n", res1 == -INF ? -1 : res1, res2 == -INF ? -1 : res2);
    fclose(stdout);
}
int main()
{
    init();
    if (!res2) solve();
    pri();
    return 0;
}

效率分析：Prim算法求次小生成树的时空复杂度均为O(N²)。

（2）Kruskal：
Kruskal算法也可以用来求次小生成树。在准备加入一条新边(a, b)（该边加入后不会出现环）时，选择原来a所在连通块（设为S1）与b所在连通块（设为S2）中，点的个数少的那个（如果随便选一个，最坏情况下可能每次都碰到点数多的那个，时间复杂度可能增至O(NM)），找到该连通块中的每个点i，并遍历所有与i相关联的边，若发现某条边的另一端点j在未选择的那个连通块中（也就是该边(i, j)跨越了S1和S2）时，就说明最终在T中"删除边(a, b)并加入该边"一定是一个可行变换，且由于加边是按照权值递增顺序的，(a, b)也一定是T中从i到j路径上权值最大的边，故这个可行变换可能成为代价最小的可行变换，计算其代价为[(i, j)边权值 - (a, b)边权值]，取最小代价即可。注意，在遍历时需要排除一条边，就是(a, b)本身（具体实现时由于用DL边表，可以将边(a, b)的编号代入）。另外还有一个难搞的地方：如何快速找出某连通块内的所有点？方法：由于使用并查集，连通块是用树的方式存储的，可以直接建一棵树（准确来说是一个森林），用“最左子结点+相邻结点”表示，则找出树根后遍历这棵树就行了，另外注意在合并连通块时也要同时合并树。
对于三种特殊情况：【1】图G不连通。判定方法：遍历完所有的边后，实际加入T的边数小于(N-1)；【2】图G本身就是一棵树。判定方法：找不到这样的边(i, j)；【3】图G存在平行边。这个对于Kruskal来说完全可以无视，因为Kruskal中两条边只要编号不同就视为不同的边。
其实Kruskal算法求次小生成树还有一个优化：每次找到边(i, j)后，一处理完这条边就把它从图中删掉，因为当S1和S2合并后，(i, j)就永远不可能再是可行变换中的E2了。

代码：

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
#define re(i, n) for (int i=0; i
#define re3(i, l, r) for (int i=l; i<=r; i++)
const int MAXN = 7000, MAXM = 130000, INF = ~0U >> 2;
struct edge {
    int a, b, len, pre, next;
} ed[MAXM + MAXM];
struct edge2 {
    int a, b, len, No;
} ed2[MAXM];
int n, m = 0, m2, u[MAXN], ch[MAXN], nx[MAXN], q[MAXN], res1 = 0, res2 = INF;
void init_d()
{
    re(i, n) ed[i].a = ed[i].pre = ed[i].next = i;
    if (n % 2) m = n + 1; else m = n;
}
void add_edge(int a, int b, int l)
{
    ed[m].a = a; ed[m].b = b; ed[m].len = l; ed[m].pre = ed[a].pre; ed[m].next = a; ed[a].pre = m; ed[ed[m].pre].next = m++;
    ed[m].a = b; ed[m].b = a; ed[m].len = l; ed[m].pre = ed[b].pre; ed[m].next = b; ed[b].pre = m; ed[ed[m].pre].next = m++;
}
void del_edge(int No)
{
    ed[ed[No].pre].next = ed[No].next; ed[ed[No].next].pre = ed[No].pre;
    ed[ed[No ^ 1].pre].next = ed[No ^ 1].next; ed[ed[No ^ 1].next].pre = ed[No ^ 1].pre;
}
void init()
{
    freopen("mst.in", "r", stdin);
    scanf("%d%d", &n, &m2);
    if (!m2) {
        if (n > 1) res1 = -INF;
        res2 = -INF; return;
    }
    init_d();
    int a, b, len;
    re(i, m2) {
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &len);
        ed2[i].No = m; add_edge(--a, --b, len);
        ed2[i].a = a; ed2[i].b = b; ed2[i].len = len;
    }
    fclose(stdin);
}
int cmp(const void *s1, const void *s2)
{
    return ((edge2 *)s1)->len - ((edge2 *)s2)->len;
}
void prepare()
{
    re(i, n) u[i] = ch[i] = nx[i] = -1;
    qsort(ed2, m2, 16, cmp);
}
int find(int x)
{
    int r = x, r0 = x, tmp;
    while (u[r] >= 0) r = u[r];
    while (u[r0] >= 0) {tmp = u[r0]; u[r0] = r; r0 = tmp;}
    return r;
}
void uni(int r1, int r2, int No, int l0)
{
    q[0] = r1;
    int j, k, l1, front, rear;
    for (front=0, rear=0; front<=rear; front++) {
        j = ch[q[front]];
        while (j != -1) {
            q[++rear] = j;
            j = nx[j];
        }
    }
    re3(i, 0, rear) {
        j = q[i];
        for (int p=ed[j].next; p != j; p=ed[p].next) {
            k = ed[p].b;
            if (p != No && find(k) == r2) {
                l1 = ed[p].len - l0;
                if (l1 < res2) res2 = l1;
                del_edge(p);
            }
        }
    }
    u[r2] += u[r1]; u[r1] = r2; nx[r1] = ch[r2]; ch[r2] = r1;
}
void solve()
{
    int r1, r2, l0, num = 0;
    re(i, m2) {
        r1 = find(ed2[i].a); r2 = find(ed2[i].b);
        if (r1 != r2) {
            l0 = ed2[i].len; res1 += l0; num++;
            if (u[r1] >= u[r2]) uni(r1, r2, ed2[i].No, l0); else uni(r2, r1, ed2[i].No ^ 1, l0);
        }
    }
    if (num < n - 1) {res1 = res2 = -INF; return;}
    if (res2 == INF) res2 = -INF; else res2 += res1;
}
void pri()
{
    freopen("mst.out", "w", stdout);
    printf("Cost: %d\nCost: %d\n", res1 == -INF ? -1 : res1, res2 == -INF ? -1 : res2);
    fclose(stdout);
}
int main()
{
    init();
    if (!res1 && res2 == INF) {
        prepare();
        solve();
    }
    pri();
    return 0;
}

效率分析：可以证明，如果每次都选取点少的连通块，Kruskal算法求次小生成树的时间复杂度为O(M*(logN+logM))，空间复杂度为O(M)。
总结：显然Prim适用于稠密图，而Kruskal适用于稀疏图。

下面是对于一些数据的测试结果（数据说明：第1~9个点和第15个点为稠密图或一般图，第10~14个点为稀疏图）

Prim：

Kruskal（加入删边优化）：

Kruskal（未加删边优化）：

Mato_No1 2011-05-29 16:03 发表评论

profit是怎样被SAP的多路增广虐爆的……

Mato_No1 — Sat, 19 Mar 2011 09:55:00 GMT

代码1：SAP单路增广（非递归）；

代码2：SAP多路增广（递归）；

代码3：Dinic单路增广（非递归）；

代码4：Dinic多路增广（递归）；

结果：

代码1：

代码2：

代码3：

代码4：

结果：
SAP加了多路增广后，直接秒掉后2个点；
Dinic加了多路增广后效率差不多，还更低了一点……

（另外发现，SAP的多路增广不支持当前弧优化……这点和zkw费用流有点像囧……不过效率影响不大……）

Mato_No1 2011-03-19 17:55 发表评论