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信息学学习笔记(1):可怕的图论

信息学学习笔记(1):可怕的图论

作者: 海天一树X | 来源:发表于2019-05-01 21:05 被阅读5次

    到了2019年3月份,我学算法已整一年。这个时候我觉得应该看一下提高组的复赛题了。NOIP 2018提高组初赛的题去年看过,比普及组难了不少,但是整体还好,没达到非常难的程度。复赛题我没做过,但是想必会难很多。

    通常而言,难度是逐题递增的,最后一题就是最难的。不过少数情况下是例外,这种情况下出题者会故意把压轴题调到倒数第二题的位置,比如NOIP 2018年普及组的复赛题就是如此。

    NOIP 2018年提高组的最后一题最难,题目名是“保卫王国”。题目倒是很容易看懂。不幸的是,看完之后,除了看出来是考察图论外,我几乎毫无思路。图论是数据结构里的最难的一章,没有有之一。整个数据结构,其他的内容我都很熟悉,唯独图论仅仅学了点皮毛。

    既然自己没有思路,那就直接看别人的答案。遗憾的是,看了整整两天,也没看懂别人的思路。倒是在这个过程中,了解到涉及的知识点有LCA(最近公共祖先)、倍增、树链剖分 + 动态规划的方式实现。倍增和树链剖分对我来说是全新的概念,以前听都没听过。

    这样的话,这题就不能继续做了,要先把基本的最近公共祖先学了。无论是学什么新的算法,首先要学的就是暴力法,暴力法最简单,理论上可以用来解决所有的问题。遗憾的是,暴力法天生效率低,只要数据量一大,暴力法很容易超时。学了暴力法之后,感觉对求最近公共祖先的方法有了基本了解,就继续学倍增方法,结果发现倍增不太难。

    接下来就是树链剖分。树链剖分的原理也不难,但是看代码的时候,发现用到了build(), pushup(), pushdown()等函数,这些看起来像是用到了别的知识。几经查询,发现原来是一个新的知识点:线段树。

    线段树是一种很奇妙的思路。看到线段树的时候,我想起不止一名学生曾对我说过:算法太可怕了!很多奇妙的算法,前辈们不知道是如何发现的,但毫无疑问是付出了长时间的汗水才研究出来的,等到你去学的时候,你就会发现思路精妙无比。有些算法思想确实太可怕。

    学完线段树再回到树链剖分,理解起来基本就没有问题。

    然后再回过头来看“保卫王国”的答案,这个时候深入思考加反复调试,终于理解过来。

    理解了“保卫王国”的解法后,我回想起来,在这些过程中,我发现图的构建方式用了一种枚举边的方式,具体是倒序枚举。我以前不知道这种方式,是通过无数次模拟才理解过来的。我猜测这也是一个专门的知识点,几经查询发现这个叫做“链式前向星”,是在“前向星”的基础上优化过来。“前向星”对我来说,也是一个全新的名词。“链式前向星”和“前向星”都是图的存储方式,有些数据结构的教材里面并没有提及。在这之前,图的存储方式,我只能理解邻接矩阵这一种,邻接表理解得并不透彻。于是把几种常见的图存储方式都学了一遍,最终整理出五种:邻接矩阵,邻接表(数组实现)、邻接表(向量实现)、前向星和链式前向星。

    至此,感觉自己图论终于有所了解了。前后用了一个月的时间。这一个月的时间里我几乎没做别的事。整个过程是苦不堪言的,用小朋友们的话说就是:算法太可怕了!

    我也明白了,为何有些人在学习信息学的过程中,学着学着就放弃了。因为算法确实非常难,有些人碰到了一些大山,久久翻不过去,就丧失了信心。而那些能坚持翻山越岭的人,有机会不断看到新的风景。

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