Prufer 序列学习笔记

一、前言

感觉它本身没有什么用。主要是用于计数问题。
前置知识:树的定义。

二、定义

对于一棵有 n 个节点的无根树 T,定义其 Prufer 序列为执行以下操作 n2 次所形成的长度为 n2 的正整数序列。
·选择其编号最小的度数为 1 的节点,输出唯一与其相邻的节点的编号。
·删除这个节点以及以其为端点的唯一边。
然后这个东西有一些性质:
1.容易知道最后树上一定是只留下 2 个度数为 1 的节点以及连着它们的边,其中一个编号为 n。证明:将无根树视作以 n 为根的有根树,容易知道由于树没有环,所以当点的个数 >1 时叶子结点的个数 2。如果树上节点个数 >1,存在一个叶子节点 yn,删除节点 y,一定比删除节点 n 更优。□
2.这个东西可以与一棵有编号的无根树一一对应。
这个性质可以通过给出一种一一对应的映射方式来证明,见下文。
3.每个节点在 Prufer 序列里出现的次数是它在无根树上的度数减一,特别地,一开始的所有叶子节点不会出现在 Prufer 序列里。
证明:每往 Prufer 序列中加一个节点,就会删掉一条边。最后每个节点都至多只有一条边。我们知道因为每次删的都是叶子节点,所以每删去一个节点以及以其为端点的唯一边后,无根树仍连通。具体来说,如果我们将树视为以 n 为根的有根树,最后剩下的 2 个节点中一定有根 n,而且另外一个是 n 的一个子节点。而且容易知道一个节点 x 的所有子节点被删时,标在 Prufer 序列里的数都是 x,而一个节点 y 被删时,表在 Prufer 序列里的数是它的父亲节点的编号。那么除了 n 以外每个节点的子节点都被删光了,所以每个节点都被标了它的子节点的个数次,所以是 di1 次。而对于节点 n,它的子节点个数是 di,它有一个儿子没被删,所以它也被标了 di1 次。□

三、用途

1.可以知道有 n 个节点的不同有标号无根树一共有 nn2 棵,即有 n 个点的完全图的不同生成树一共有 nn2(Cayley 定理)。这是因为它的长为 n2 的 Prufer 序列的每一位都可以填 1n 的任意正整数。有 n 个节点的不同有标号有根树一共有 nn1 棵,因为处理出无根树之后,n 个点都可以做根。
2.可以知道有 n 个节点,其中编号为 i 的节点的度数为 di,并且满足 i=1ndi=2×n2 的不同有标号无根树有 (n2)!i=1n(di1)! 个。注意分母是先做阶乘再连乘。这是因为这棵无根树的 Prufer 序列可看作 d111d212、……、dn1n 所组成的,长度为 n2 的可重复元素的全排列。

四、例题

例1.P6086 【模板】Prufer 序列

这一题是要实现 O(n) 的 Prufer 序列和有标号无根树的互相转换。
出于方便考虑,将无根树视作以 n 为根的有根树(事实上,根据定义,这不影响结果,而且只是为了在表述上更方便大家理解),于是下面将所有节点往 n 号节点方向非自身的最近点称为其父亲节点。

O(nlogn) 做法

首先实现父亲序列转 Prufer。一个明显的想法是记录所有点的子节点个数,维护一个小根堆(优先队列),把所有子节点个数为 0 的点扔进这个小根堆。然后每次取队头出队,然后删掉它,并且将它的父亲节点的度数减一,然后记录在 Prufer 序列里。接下来检查它父亲节点的子节点个数,如果降为 0 就入队。然后我们就求出了 Prufer 序列。时间复杂度 O(nlogn),且常数较大。
然后就是 Prufer 序列转父亲序列,还是找出每一个节点的子节点数数(即在序列中出现的次数),然后找到所有子节点数为 0 的点,加入优先队列。每次取出队头,然后删掉它,并且我们可以知道第 i 次出队的点的父亲的编号实际上就是 Prufer 序列里第 i 个数,然后将其父亲节点的度数减一。最后就可以找到 n2 个节点的父亲节点,然后 n 没有父亲节点,然后剩下一个节点的父亲节点为 n,然后我们就求出了父亲序列。时间复杂度 O(nlogn),且常数较大。
所以就可以实现在 O(nlogn) 的时间内互相转换,同时也证明了 Prufer 序列与一棵有标号无根树一一对应。所以以上所说的所有计数问题成立。

点击查看代码
int main(){
	n=read();m=read();
	if(m==1){
		for(int i=1;i<=n-1;i++)d[f[i]=read()]++;
		for(int i=1;i<=n;i++)if(!d[i])q.push(i);
		for(int i=1;i<=n-2;i++){
			p[i]=f[q.top()];q.pop();
			if(!--d[p[i]])q.push(p[i]);
		}
		for(int i=1;i<=n-2;i++)ans^=1ll*i*p[i];
	}else{
		for(int i=1;i<=n-2;i++)d[p[i]=read()]++;
		for(int i=1;i<=n-1;i++)f[i]=n;
		for(int i=1;i<=n;i++)if(!d[i])q.push(i);
		for(int i=1;i<=n-2;i++){
			f[q.top()]=p[i];q.pop();
			if(!--d[p[i]])q.push(p[i]);
		}
		for(int i=1;i<=n-1;i++)ans^=1ll*i*f[i];
	}
	cout<<ans<<'\n';
	return 0;
}

AC记录,通过了就很神奇,直接 O(nlogn)5000000 是吧。

O(n) 做法

但是这一题的正解是 O(n) 的。
我们可以发现,这一次删了一个点,那么下一次删哪个点。首先,有可能是原本就是度数为 1 的节点。其次,它还有可能是当前节点的父亲节点。
所以我们可以维护一个指针,初始时为 1,然后每次遇到一个节点 y,如果它的子节点被删光,那么就把它的父亲节点 x 记录进 Prufer 序列里,然后把 x 的残存的子节点数减一,如果 x 的子节点数因此变为 0,分类讨论:如果 x>y,则不用管它,继续自增指针;如果 x<y,那么要另外处理 x,删除它,继续记录 x 的父亲节点,然后继续判断……直到这个连锁反应停止为止。因为每个节点只会处理 1 次,所以时间复杂度 O(n)
把 Prufer 序列转换成父亲序列同理。

点击查看代码
int main(){
	n=read();m=read();
	if(m==1){
		for(int i=1;i<=n-1;i++)d[f[i]=read()]++;
		for(int i=1,j=1,x;i<=n-2;i++,j++){
			while(d[j])j++;p[i]=f[x=j];
			while(i<=n-2&&!--d[p[i]]&&p[i]<j)p[++i]=f[x=f[x]];
		}
		for(int i=1;i<=n-2;i++)ans^=1ll*i*p[i];
	}else{
		for(int i=1;i<=n-2;i++)d[p[i]=read()]++;p[n-1]=n;
		for(int i=1,j=1,x;i<=n-1;i++,j++){
			while(d[j])j++;f[x=j]=p[i];
			while(i<=n-1&&!--d[p[i]]&&p[i]<j)f[x=f[x]]=p[++i];
		}
		for(int i=1;i<=n-1;i++)ans^=1ll*i*f[i];
	}
	cout<<ans<<'\n';
	return 0;
}

AC记录
然后这个东西有什么用呢?基本没用,毕竟现有的大部分 OI 题只考计数,不考求 Prufer 序列。但是万一考了呢?学有余力的话还是学一学吧。

例2.P4981 父子

这一题就是求一个有 n 个点的完全图的生成树有几个。输出 nn2即可。

例3.P4430 小猴打架

这一题就是求一个有 n 个点的完全图的生成树的边共能形成多少种不同的排列。
注意到两棵不同的生成树至少有一个点不同,所以边形成的排列一定不同,所以答案就是生成树的棵数乘上树的边数的全排列的方法数,即 nn2×(n1)!

例4.P2290 [HNOI2004]树的计数

使用上面(“用途”中)所讲的公式,可以知道是 (n2)!i=1n(di1)!。注意特判 i=1ndi2×n2 的情况(此时组不成一棵树,应该输出 0)以及图不连通的情况。

例5.P2624 [HNOI2008]明明的烦恼

考虑 Prufer 序列。令 s=di>0n(di1)k=di>0n1qi 代表第 i 个满足 dr>0r,那么我们知道 Prufer 序列里面有 s 个数是固定的,分别是 dqi1qi,以及 Prufer 序列中剩下 n2s 个数,每一个数都可以是节点编号中的剩下 nk 个数的任何一个。所以答案就是所有 dqi1qi 的可重全排列乘上 n2 个位置中选 s 个方案数乘上 nkn2s 次方,即 s!di>0n(di1)!×Cn2s×(nk)n2s。要实现高精度乘除。

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