一个很好用的 \(trick\)。
我们通过例题 CF786B 为例。
他需要我们支持点之间连边,点和区间之间连边,区间和点之间连边。
支持最短路。
如果我们暴力连边,显然最多是有 \(n^2\) 条边的。那怎么办呢,引入线段树分治。
线段树分治
在某些题中,我们可能会用 \(v \to u\in[l,r]\) 这种一个点指向区间,或者 \(u \in [l,r] \to v\) 这种东西。显然的,对于一个长度为 \(n\) 的序列,可能就会有 \(n^2\) 种边,直接存储肯定是不可以的。所以我们考虑用的东西优化建边。
如何优化建边?本质上的需求是用少量的点表示区间的边。就好比,我们读书的时候有一页页的页码,但是我们往往是通过章节来锁定内容;找章节的时候,我们有通过目录;找目录,我们通过找书...以此类推,我们可以发现,我们刚刚的例子,本质上就是用少量的点表示了区间的信息,也就是说,我们钦定点 \(v\) 表示一段区间,在钦定 \(u\) 表示一段点 \(v\)。这是什么?这显然就是树结构。
问题再次转化为,在树结构表示下,怎么用尽可能少的点表示出刚好是 \([l,r]\) 区间的所有点呢?显然是用类似线段树的方法,用 \(\log n\) 的区间表示,这样原本 \(n\) 的边数就优化为了 \(\log n\) 。对于点 \(u\) 连接区间 \([l,r]\) ,我们就相当于\(u\) 连接到了线段树上的区间,就像这个样子。
区间连点也是一样的。另外记得线段树上的点本身也要连边。不同的树也要连边,最后的效果就是这样
为什么要同时要用两棵树一个管出,一个入呢?我们用例题 CF786B 为例,你不可能说因为原来树上点到点距离为 \(0\),所以最短路为 \(0\) 吧。
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