P10480 可达性统计（拓扑，bitset 优化）

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从数的角度来看，如果知道任意一个点能到达的点的数量，那么它的前驱节点一定也能到达，但是，只累加数的话无法处理可能存在重合点的情况。

所以，考虑从集合的角度，设 \(f(x)\) 表示 \(x\) 能到达的点的集合

如果 \(x\) 有邻点 \(y_1,y_2,...,y_k\)，那么 \(x\) 能到达的点就是它的邻点能到达的点的并集：

在 DAG 里边，我们可以先跑个拓扑序出来，从后往前处理 \(f(x)\)，这样没有后效性

时间复杂度呢 ... 我觉得可以从每个点的贡献角度想，

访问集合中的每个点时间贡献为 \(O(1)\)，考虑极限情况：1 可以到达 2 ~ n，2 可以达到 3 ~ n ... 那么每访问完一个 \(f(x)\)，贡献分别为 n - 1，n - 2 ... 2，1

累加起来就是 \(O(\frac{n(n-1)}{2})\)，比拓扑排序高，瓶颈，且不能接受

考虑位运算优化，也就是状态压缩的思想

这里有个很冷门？的工具 bitset<N>，表示一个 N 位的二进制数，每八位占用一个字节，

而我们知道一个 int 变量是有 \(2^{32} - 1\) 的最大值，也就是说一个 int 可以存 \(w = 32\) 位二进制数

那么 N 位的 bitset 执行一次位运算的复杂度就为 \(O(\frac{N}{w})\)

所以所以，每个集合 \(f(x)\) 假设有 n 个数，状态压缩完就是一个 n 位的二进制数，再用 bitset 压缩，每 32 位压缩为 1 位，那么总的复杂度就降到 \(O(\frac{n(n-1)}{2w})\)，大概 1.5e7 的样子

#include <bits/stdc++.h>
#define re register int 

using namespace std;
const int N = 3e4 + 10;

struct Edge
{
	int to, next;
}e[N];
int top, h[N], in[N];
int n, m;

vector<int> seq;
bitset<N> f[N];

inline void add(int x, int y)
{
	e[++ top] = (Edge){y, h[x]};
	h[x] = top;
}

inline void topsort()
{
	queue<int> q;
	for (re i = 1; i <= n; i ++)
		if (in[i] == 0) q.push(i);
		
	while (!q.empty())
	{
		int x = q.front(); q.pop();
		
		seq.push_back(x);
		for (re i = h[x]; i; i = e[i].next)
		{
			int y = e[i].to;
			if (-- in[y] == 0)
				q.push(y);
		}
	}
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0); cout.tie(0);
	
	cin >> n >> m;
	while (m --)
	{
		int x, y; cin >> x >> y;
		
		add(x, y);
		in[y] ++;
	}
	topsort();

	for (re i = seq.size() - 1; i >= 0; i --)
	{
		int u = seq[i];
		
		f[u][u] = 1;
		for (re j = h[u]; j; j = e[j].next)
		{
			int v = e[j].to;
			f[u] |= f[v];
		}
	}
	for (re i = 1; i <= n; i ++) 
		cout << f[i].count() << '\n'; //bitset成员函数，返回有多少位是 1
		
	return 0;
}