zoukankan      html  css  js  c++  java
  • [U53204] 树上背包的优化

    题目链接
    本文旨在介绍树上背包的优化。
    可见例题,例题中N,M[1,100000]N,M in [1,100000]的数据量让O(nm2)O(nm^2)的朴素树上背包T到飞起,我们需要考虑优化。
    个人会将各种优化讲到极限(当然是本蒟蒻的极限)。
    根据一番学习,我也认为上下界优化最简单易理解……
    上下界优化这位神犇的博客相当不错了:戳我%他
    我也口胡两句吧。
    普通做法:

    for (j=m+1;j>=1;--j)//枚举背包容量
    	for (k=1;k<j;++k)//枚举在子树中选择多少
    		f[u][j]=max(f[u][j],f[u][k]+f[v][j-k]);
    

    那么size优化非常简单好想:

    for (j=min(m+1,size[u]);j>=1;--j)//枚举背包容量
    	for (k=1;k<j&&k<=size[v];++k)//枚举在子树中选择多少
    		f[u][j]=max(f[u][j],f[u][k]+f[v][j-k]);
    

    道理也很简单,选完就那么多,肯定不能枚举到超过的。
    于是能AC这道题,用时17s17s
    但再想想,我们选择的kk的下界其实也是会被约束的。
    因为选到jj的总容量的时候,假定前面的全部取完,kk都必须要到达一个值才能满足条件。
    例子:
    size[u]=size[son1]+size[son2]+size[son3]size[u] = size[son1] + size[son2] + size[son3]
    我们枚举时,比如j=size[son1]+size[son2]+aj = size[son1] + size[son2] + a的情况,
    我们至少要在son3son3中取a个节点才能达到此容量。
    因此就能得到上下界优化:

    void dfs(int u)
    {
        siz[u]=1;
        f[u][1]=a[u];
        int i,j,k,v;
        for (i=head[u];i;i=nxt[i])
        {
            v=to[i];
            dfs(v);
            for (j=min(m+1,siz[u]+siz[v]);j>=2;--j)//这里做了小改动,因为1的更新肯定没有意义
                for (k=max(1,j-siz[u]);k<=siz[v]&&k<j;++k)
                    f[u][j]=max(f[u][j],f[u][j-k]+f[v][k]);
            siz[u]+=siz[v];
        }
    }
    

    这里对sizesize数组的更新做了特殊处理,可以更方便地得到前面所有子树的节点数总和。于是更进一步,达到了12s的成绩。
    那么还能不能更快呢?其实是可以的。
    我们发现内层循环需要2个判断语句,有什么办法缩成一个?
    当然可以开临时变量来存,但我们甚至可以换一种dp方式!(思路来源于某位神犇,他的代码用了刷表法无师自通地进行了O(nm)O(nm)优化导致过去“指点”的我转为“%%%”状态)

    刷表法

    刷表法怎么写呢?其实也很简单:

    void dfs(int u)
    {
        siz[u]=1;
        f[u][1]=a[u];
        int i,j,k,v;
        for (i=head[u];i;i=nxt[i])
        {
            v=to[i];
            dfs(v);
            for (j=min(m,siz[u]);j>=1;--j)//在之前子树&&根中选择的节点数,这里要取1是因为肯定要取根节点
                for (k=1;k<=siz[v]&&j+k<=m+1;++k)//在当前子树取得节点数
                    f[u][j+k]=max(f[u][j+k],f[u][j]+f[v][k]);
            siz[u]+=siz[v];
        }
    }
    

    这时候,我们就可以将内层循环的两个判断语句合为一个了:

    void dfs(int now)
    {
        size[now] = 1;
        f[now][1] = w[now];
        int v;
        for (int p = head[now]; p; p = lines[p].next)
        {
            v = lines[p].to;
            dfs(v);
            for (int j = min(size[now], m); j; --j)
                for (int k = min(size[v], m + 1 - j); k; --k)
                    f[now][j + k] = max(f[now][j + k], f[now][j] + f[v][k]);
            size[now] += size[v];
        }
    }
    

    省去了一个判断,对常数的优化还是不可小觑的。

    下标映射

    对于例题,由于n,mn,m过大,开二维肯定开不下,肯定要扁平化为一维。
    因为有一个超级源点,因此背包最大容量其实为m+1m+1,而[0,m+1][0,m+1]间有m+2m+2个位置。
    故有:

    inline int pos(const int &x,const int &y)
    {
    	return x * (m+2) + y;//注意此处x可能为0
    }
    

    但是事实上,每次都计算这个pos带来了大量的计算。多大量呢?
    当初用填表法时,我将这个函数换成了definedefine,总时间从12s12s提升到了8s8s
    显然因为这个pospos反复计算,消耗了大量的时间。
    那么是否还有比宏定义更优的方法呢?我翻了翻最优解,除了题目作者本人在调整数据规模时的弱数据AC外,第一位是一位名为WarlockAkk的神犇,用时仅4.2s4.2s
    这究竟是何等黑魔法?我点开源码开始膜拜,于是看到:

    bfo(i,0,n+1){
            d[i]=spa+idx;
    		idx+=m+2;
    	}
    

    这是什么意思呢?dd是一个intint*的数组,于是我恍然大悟:

    可以预处理出一个映射数组,将二维的对映射数组的访问映射到一维的保存数组中。

    具体实现方式:

    int dp[100001000];
    int *f[MAXN]; //f[i][j] points to the dp arr.
    int k, pointer = 0;
        f[0] = &dp[0]; //special
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            pointer += m + 2;
            f[i] = &dp[pointer]; //special
        }
    

    我们将这两行代码插入到读入的循环中,就可以得到映射数组ff,我们就能直接用f[i][j]f[i][j]来访问了!
    并且因为f[i]f[i]存的索引直接加上jj就能得到地址,我们实际上避免了两个大数的乘法,而使其变成了加法。
    举例:
    原先访问方式:
    dp[x(m+2)+y]dp[x * (m+2) + y ] 进行了一次乘法一次加法
    解析一下就是:

    return dp + (x * (m+2) + y);
    

    而现在的访问方式:
    (f[x]+y)(f[x] + y)
    解析一下就是:

    return (f + x) + y;
    

    效率提升相当显著。
    同时注意我们的预处理方式:

    int pointer = 0;
    pointer += m + 2;
    

    写成加法的形式,与乘法形式对比:

    pointer = (m + 2) * i;
    

    效率如何很显然了。
    那么下标映射后到底有多快呢?
    有多快呢?
    我们看结论吧。

    总结

    填表法 填表法 with O(2) 刷表法 刷表法 with O(2) 下标映射 + 刷表法 with O(2)
    8s8s 7.5s7.5s 7s7s 6.5s6.5s 2.4s2.4s

    可以发现,吸氧对于这种情况提升不明显。
    而下标映射 快、极快、巨快!
    最优解
    因此在卡常优化时我们可以多想想使用指针等玄学进行优化,往往会有意想不到的提升。
    lower_boundlower\_bound等函数直接使用迭代器等……
    That’s all.

    Code

    #pragma GCC target("avx")
    #pragma GCC optimize(2)
    #pragma GCC optimize(3)
    #pragma GCC optimize("Ofast")
    #pragma GCC optimize("inline")
    #pragma GCC optimize("-fgcse")
    #pragma GCC optimize("-fgcse-lm")
    #pragma GCC optimize("-fipa-sra")
    #pragma GCC optimize("-ftree-pre")
    #pragma GCC optimize("-ftree-vrp")
    #pragma GCC optimize("-fpeephole2")
    #pragma GCC optimize("-ffast-math")
    #pragma GCC optimize("-fsched-spec")
    #pragma GCC optimize("unroll-loops")
    #pragma GCC optimize("-falign-jumps")
    #pragma GCC optimize("-falign-loops")
    #pragma GCC optimize("-falign-labels")
    #pragma GCC optimize("-fdevirtualize")
    #pragma GCC optimize("-fcaller-saves")
    #pragma GCC optimize("-fcrossjumping")
    #pragma GCC optimize("-fthread-jumps")
    #pragma GCC optimize("-funroll-loops")
    #pragma GCC optimize("-fwhole-program")
    #pragma GCC optimize("-freorder-blocks")
    #pragma GCC optimize("-fschedule-insns")
    #pragma GCC optimize("inline-functions")
    #pragma GCC optimize("-ftree-tail-merge")
    #pragma GCC optimize("-fschedule-insns2")
    #pragma GCC optimize("-fstrict-aliasing")
    #pragma GCC optimize("-fstrict-overflow")
    #pragma GCC optimize("-falign-functions")
    #pragma GCC optimize("-fcse-skip-blocks")
    #pragma GCC optimize("-fcse-follow-jumps")
    #pragma GCC optimize("-fsched-interblock")
    #pragma GCC optimize("-fpartial-inlining")
    #pragma GCC optimize("no-stack-protector")
    #pragma GCC optimize("-freorder-functions")
    #pragma GCC optimize("-findirect-inlining")
    #pragma GCC optimize("-fhoist-adjacent-loads")
    #pragma GCC optimize("-frerun-cse-after-loop")
    #pragma GCC optimize("inline-small-functions")
    #pragma GCC optimize("-finline-small-functions")
    #pragma GCC optimize("-ftree-switch-conversion")
    #pragma GCC optimize("-foptimize-sibling-calls")
    #pragma GCC optimize("-fexpensive-optimizations")
    #pragma GCC optimize("-funsafe-loop-optimizations")
    #pragma GCC optimize("inline-functions-called-once")
    #pragma GCC optimize("-fdelete-null-pointer-checks")
    #include <cstdio>
    using namespace std;
    const int MAXN = 100100;
    inline int max(const int &a, const int &b) { return a > b ? a : b; }
    inline int min(const int &a, const int &b) { return a < b ? a : b; }
    char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    #define nc() p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++
    template <typename T>
    inline void read(T &r)
    {
        static char c;r = 0;
        for (c = nc(); c > '9' || c < '0'; c = nc());
        for (; c >= '0' && c <= '9'; r = (r << 1) + (r << 3) + (c ^ 48), c = nc());
    }
    struct node
    {
        int to, next;
        node() {}
        node(const int &_to, const int &_next) : to(_to), next(_next) {}
    } lines[MAXN];
    int head[MAXN];
    void add(const int &x, const int &y)
    {
        static int tot = 0;
        lines[++tot] = node(y, head[x]), head[x] = tot;
    }
    int n, m;
    int dp[100001000];
    int *f[MAXN]; //f[i][j] points to the dp arr.
    int size[MAXN], w[MAXN];
    void dfs(int now)
    {
        int v;
        size[now] = 1;
        f[now][1] = w[now];
        for (int p = head[now]; p; p = lines[p].next)
        {
            v = lines[p].to;
            dfs(v);
            for (int i = min(size[now], m); i; --i)
                for (int j = min(size[v], m + 1 - i); j; --j)
                    f[now][i + j] = max(f[now][i + j], f[now][i] + f[v][j]);
            size[now] += size[v];
        }
    }
    int main()
    {
        read(n);
        read(m);
        int k, pointer = 0;
        f[0] = &dp[0]; //special
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            pointer += m + 2;
            f[i] = &dp[pointer]; //special
            read(k);
            add(k, i); //we can set the point(0) into a vitual node,which is the root of the tree
            read(w[i]);
        }
        dfs(0);
        printf("%d", f[0][m + 1]);
        return 0;
    }~~~
    
  • 相关阅读:
    struts2 委托spring代理action<转>
    Ajax中的时间戳应用<转>
    ajax的json传值方式
    单例HashTable例子
    eclipse修改vm页面JavaScript代码颜色
    Ajax表单异步提交及验证
    xml解析
    sql server 添加语句中,VALUES值需要从数据库中查询出来
    SQL substring、replace函数
    使用SQL语句操作数据库
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Clouder-Blog/p/12146641.html
Copyright © 2011-2022 走看看