The rerooting technique

rerooting 是求解一类与树相关的问题的技巧。这类问题的特征：

1. 定义了一个以有根树为自变量的函数 $f$。
2. 给你一个树 $T$。
3. 需要求出函数 $f$ 在以 $T$ 的每个点为根所得到的有根树上的值。

rerooting 在李煜东的《算法竞赛进阶指南》上名为“二次扫描与换根法”。

记号

$T_{r,u}$：树 $T$ 以点 $r$ 为根的有根树里以点 $u$ 为根的子树。

$T_u := T_{u,u}$。

设 $g$ 是一个关于有根树的函数。

$g(r, u):= g(T_{r,u})$。

$g(r) := g(r, r)$。

Rerooting 的代码实现

过程

第一次扫描：通过典型的树上DP算出 $f(1)$。

第二次扫描：深度优先遍历 $T_1$，算出余下 $n - 1$ 个点的 $f$ 值。

代码框架

#include <vector>
const int max_n = 100000;              // number of vertices of the tree
std::vector<std::vector<int>> g(max_n);// store the tree, vertices are numbered from 0

void build_the_subtree_rooted_at(int u, int p) {
  for (int v : g[u]) {
    if (v != p) {
      build_the_subtree_rooted_at(v, u);
      // ...
    }
  }
}

// reroot the whole tree at u whose parent was p.
void reroot(int u, int p) {
    // p lost a son u
    // u got a son p
    // modify u but DO NOT modify p
    // It suffices to calculate what p becomes if it lost the son u,
    // you don't have to actually modify p.
}

void dfs(int u, int p) {
    // compute f(u)
    // other things...
  for (int v : g[u]) {
    if (v != p) {
      reroot(v, u);
      dfs(v, u);
    }
  }
}

int main() {
  build_the_subtree_rooted_at(0, -1);
  dfs(0, -1);
}

解释

计算 $f(u)$ 所需要的信息一般有两类，

1. 依赖于 $T$ 和 $u$ 的全局信息，这类信息一般可以在第一次扫描的过程中计算出来。
2. 依赖于 $T_{u}$ 的信息，把它记作 $g(u) := g(T_u)$，$g$ 是一个关于有根树的函数。

reroot($u$, $p$) 的作用就是计算 $g(u)$。计算 $g(u)$ 所需要的信息可分成五类，

1. $g(1, u)$，在 $g(u)$ 算出来之后即被 $g(u)$ 取代。
2. 关于 $T_{1,u}$ 的除了 $g(1, u)$ 之外的其他信息。
3. 关于 $T$ 的全局信息。
4. $g(p)$。
5. 关于 $T_{u,p}$ 的信息。

第 1, 2, 3 类信息都是在第一次扫描过程中算出来的，在第二次扫描过程中保持不变。在调用 reroot($u$, $p$) 之前 $g(p)$ 已经算出来了，也保持不变。第 5 类信息是在函数 reroot 里由前 4 类信息计算出来的，只在计算 $g(u)$ 时用到，所以不必保存。总而言之，在 reroot($u$, $p$) 所作的唯一更改就是用 $g(u)$ 取代 $g(1, u)$。当然也可以不改变 $g(1, u)$ 而把算出的 $g(u)$ 另存他处。

Examples

CF1467E. Distinctive Roots in a Tree

提交：116070391

CF1092F. Tree with Maximum Cost

提交：116069700

POJ3585. Accumulation Degree

提交：31002137