树分块学习笔记
本文主要参考 周欣 《浅谈一类树分块的构建算法及其应用》
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\(\operatorname{top cluster}\) 的概念
一个树簇（\(\operatorname{cluster}\)） 是一个树上的连通子图， 有至多两个点和全树外部相接。
这两个点称为界点， 其它的包含在里面的点叫内点。 两个界点之间的路径称为簇路径（\(\operatorname{cluster path}\)）。
簇是可以合并的， 具体来说有 \(\operatorname{compress}\) 和 \(\operatorname{rake}\) 两种操作，
可以证明经过上面两个操作后整个树会变成一个簇， 合并的过程会形成一棵二叉树， 称为 \(\operatorname{top tree}\)， 与本文关系不大， 故略去。
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树分块的基本结构
基本思想 ： 把一棵树经过划分划分成若干个簇的并， 把所有的界点与它们的簇路径建成一棵新的树，这棵树称为收缩树。
设每个簇大小为 \(B\)， 则会划分出 \(\dfrac n B\) 个簇。
可以发现，这与分块的结构很类似， 界点和簇路径可以看成整块， 中间夹着的内点看成散块，于是只要我们能够快速维护出这些信息，就可以很方便的解决许多问题。
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树分块的构建
算法 ： DFS 寻找哪些点需要成为界点，再根据界点找到簇路径即可，用一个栈维护当前未归类的边。
只有在下面 3 种情况发生时，把当前点设为界点 ：
- 当前点为根，我们强制规定根必须是界点.
- 当前点有两个或以上含有界点的子树 .
- 栈中的边数大于等于 \(B\) .
容易证明这三种情况的总发生次数不会超过 \(2 \times \dfrac n B\) 次。
问题抽象为给定一个数 \(m\) 及两个序列 \(a\)（表示各个子树中未归类的数量），\(b\)（各个子树中是否存在界点）
我们要做的是，将序列切割成若干子段，使得每一段中 \(a\) 的和不大于 \(B\)，且 \(b\) 的和最多为 \(1\)。
可以直接贪心，每次截取最长的合法前缀，证明略。 这样的块的总数是不超过 \(6 \times \dfrac n B\)的。
