点分治学习笔记
写在前面
先开个坑...
之前学过点分治，但是总是感觉打的时候内心莫名的慌，敲完几个函数的定义就开始脑袋一片空白。
所以重学了一下点分治，并写了这篇博客。
看看什么时候把它补完吧。
\(\mathrm{1}\) 参考资料
找了两篇还不错的博客
https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/9489473.html
https://www.cnblogs.com/PinkRabbit/p/8593080.html
\(\mathrm{2}\) 问题提出
考虑这样一个问题：给出一棵树，求有多少个点对 \((x,y)\) 满足它们之间的距离不超过 \(k\) / 等于 \(k\) / 大于 \(k\)。
\(1 \le n \le 10^5\)
\(\mathrm{2.1}\) 暴力解法一
很显然，求两个点点对数目，可以枚举这两个点，然后求它们的距离。
时间复杂度 \(O(n^3)\) ，如果命题人给了这个复杂度超过 \(20pts\) 可真是良心。
\(\mathrm{2.2}\) 暴力解法二
可以枚举起点 \(x\) ，然后遍历这棵树，一旦距离超过 \(k\) 就返回。
如果是求大于 \(k\) 的，就先求出小于等于 \(k\) 的，然后容斥。
时间复杂度 \(O(n^2)\) ，正常的命题人应该会给到 \(30pts-60pts\) 。
\(\mathrm{2.3}\) 正解
点分治。
\(\mathrm{3}\) 点分治
\(\mathrm{3.1}\) 点分治思想和理解
点分治，顾名思义，是一种与点有关的分治算法。
分治分治，分而治之。树形结构是一种有序的结构，其有一种自然的，从上往下的秩序，分治自然按照这样的顺序进行。
但是如果我们就以 \(1\) 为根，可以被菊花图卡到 \(O(n^2)\) ？所以我们不能以 \(1\) 为根。
但是选择的这个根肯定不能是随机的不然得分也是随机的。考虑树上的特殊的点，自然想到树的重心。树的重心保证了删掉它之后，最大的子树不超过 \(\frac{n}{2}\) ，所以复杂度上界是 \(O(n log n)\) 的。
因此，点分治的代码中，自然有 getroot 函数。
我们称当前选择的这个重心为 当前的分治中心
每次的分治中心分治完后，我们继续向它的子树分治，因此每一个 分治中心 会把当前的 分治区域 分为若干个 新的更小的分治区域 ，这就是大规模问题向类似的小规模问题转化的过程，也符合点分治名字中 分治 的意义。
\(\mathrm{3.2}\) 点分治实现
首先给出点分治的流程：
- 求树的重心
- 以树的重心为分治中心为根开始点分治
- 寻找当前分治块的重心，作为分治中心
- 删除当前分治中心，计算当前分治中心答案的贡献，删除重复贡献。
- 在删除当前分治中心产生的联通块中继续分治，重复3-5，直到无法分治
流程代码：
void dfs(int x){
ans+=calc(x,0);del[x]=1;
for(int i=Head[x];i;i=Next[i]){
int y=to[i];
if(del[y]) continue;
ans-=calc(y,w[i]);
sz=size[y],mx=INF;
getroot(y,0);dfs(root);
}
}
其中比较难以理解的语句为
ans-=calc(y,w[i]);
将在后面的博文中解释。
上述代码中，calc 为计算答案的代码，因题而异， del 表示删除当前分治中心，getroot 为寻找重心， sz 为当前分治块的大小。
其中 size 等需要预处理。
\(\mathrm{3.3}\) 删除重复贡献
对于红色的这样一条路径，从 \(y\) 的某个子树中经过 \(y\) ，进入 \(y\) 的另外一个子树的一条有贡献的路径，在 \(x\) 的时候可能会：
重复经过一条边，导致被多次计算。
\(\mathrm{4}\) 一些例题
POJ
