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#562. 【NOI2020】超现实树

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下课铃声响起,机房里的两位女生从座位上站起来。(下面用 X1X2 代指两人)

X2:省选前的集训真难熬啊……听课、考试、讲评、补题 —— 对于现在的我来说,即使在梦里想到一道数据结构题,也会不由自主地开始思考吧。

X1:重复训练对我来说似乎并不是什么负担,但我确实感觉到解决题目带来的愉悦感在最近逐渐减弱了。也许我们需要一些精神上的“刺激”:一些不拘泥于繁复技术的智力游戏,来让我们找回对于数学和算法的兴趣。

X2:咦,我好像收到了一封用英文写的短信,似乎是……数学书上的一些片段。

题目描述

X1:我来翻译一下短信的内容。

定义:本文所述的树是归纳定义的:单独的结点构成一棵树,以一棵树作为左(或右)孩子可以构成一棵树,以两棵树分别作为左、右孩子也可以构成一棵树。仅由以上规则用有限步生成的所有结构被称为树。

X2:也就是说,这里所说的树是指非空、有根、区分左右孩子的二叉树。

X1:的确如此。接下来书上定义了两棵树的同构。

定义:称两棵树 T,T 同构,记作 TT,由以下四条规则定义:

  1. 由单独结点构成的树是彼此同构的;
  2. 如果两棵树的根结点均只有左子树,并且它们的左子树同构,那么这两棵树是同构的;
  3. 如果两棵树的根结点均只有右子树,并且它们的右子树同构,那么这两棵树是同构的;
  4. 如果两棵树的根结点均有左、右子树,并且它们的左、右子树分别对应同构,那么这两棵树是同构的。

很明显,同构关系构成了所有树上的一个等价关系。为了方便,我们将同构的树看作相同的树。

X2:将同构的树看成相同的树就是说树的结点是彼此相同的。简单地说,两棵树同构当且仅当他们在结点无标号、区分左右孩子的意义下相同;我们说两棵树不同,当且仅当它们不同构。

X1:书里还定义了树的叶子:和通常的定义一样,叶子指没有任何孩子的结点

X2:这和我们熟悉的定义完全一致。嘛,数学家真是有点啰嗦……恐怕只有 X3 那种家伙会喜欢这种做派吧。

X1:我倒是对此不太反感——比起基于经验的“直觉”,准确的定义和严谨的证明还是更加让人安心。你看,下一个定义就没有那么直观了。

定义:称一棵树 T 单步替换成为 T,如果将 T 的某一叶子结点替换为另一棵树 T 得到的树与 T 同构,记做 TT;称一棵树 T 替换成为 T,记做 TT,如果存在自然数 n1 和树 T1,T2,,Tn,使得 TT1T2TnT

X2:我来想想……所谓替换,就是删掉某个叶子结点并在对应的位置放入另一棵树,就像那个叶子结点“长出了”一个更大的子树一样;一棵树替换成为另一棵树,说明它可以经由零次、一次或多次单步替换得到那棵树。哦……我明白了!举例来说,任何一棵树都可以替换成它本身,换言之对于树 T,都有 TT。下面这个图片可以帮助理解单步替换和替换的含义。

示意图

X1:你说得对。特别地,任何一棵树都可以替换得到无穷多棵不同的树,并且仅有一个结点构成的树可以替换得到任意其他的树。书上也有定义这样的东西。

定义:对于一棵树 T,定义 grow(T) 表示 T 所能替换构成的树的集合,即 grow(T)={TTT}。更近一步,如果 T={T1,T2,,Tn} 是一个树的有限集合,定义 grow(T) 为所有 grow(Ti) 的并集,其中 i=1,2,,n。即 grow(T)=TiTgrow(T).

X2:我们把 grow(T) 称作树的集合 T 所生长得到的集合吧 —— 也就是说,树的集合 T 所生长得到的集合包含所有可以被某个 TT 替换得到的树。不妨把树的集合叫做树林。不太严谨地说,一个树林所生长得到的新树林就是其中所有树、以所有可能的方式生长得到的树林。显而易见,一个非空树林所生长得到的树林都是无穷树林。但这个无穷树林,或者说 grow(T),并不一定包含所有的树 —— 更进一步,它甚至不一定包含“几乎所有”的树。

X1:让我来补充一下:我们称一个树林是几乎完备的(或称几乎包含了所有的树),如果仅有有限多的树不在其中。对于一个有限树林 Tgrow(T) 要么包含了所有的树,要么包含了几乎所有的树,要么存在无穷多棵树不在其中。如果这是一道 OI 题,出题人一定会在样例中给出三种情况的例子吧。书上的关键定理也用了和我们相同的定义。

定理(几乎完备的可判定性):一个树的集合是几乎完备的,如果仅有有限棵树不在其中。那么,对于一个给定的树的有限集合 T,存在高效的算法判定 grow(T) 是否是几乎完备的。

X2:这个问题变成一个纯粹的 OI 题目了!让我用我们的语言来重述一下题意:给定一个有限大小的树林 T,判定 grow(T) 是否是几乎完备的,即是否仅有有限棵树不能被树林中所包含的树生长得到

X1:也就是说,给定一个有限的树的集合 T ,判定是否仅有有限个树 T,满足 Tgrow(T)。所谓 Tgrow(T),就是说不存在 TT,使得 TT。这和通常的 OI 题目的确非常不同:我甚至没有想到这个问题的一个算法。

X2:我也一样,不过我很久没有感受到这种解决未知问题的冲动了。

输出格式

本题有多组测试数据,输入文件的第一行包含一个正整数 T,表示测试数据的组数。接下来包含恰好 T 组测试数据,每组测试数据具有以下的格式:

第一行是一个正整数 m,表示树的集合中树的个数。接下来按照以下格式输入 m 棵树:

  • 首先是一个正整数 n,表示树中的结点个数,结点编号为 1,2,,n
  • 接下来 n 行每行两个非负整数,其中第 i 行从左到右包含用空格隔开的 liri,分别表示 i 号结点左、右孩子结点的编号。如果左(或右)孩子不存在,那么 li (或 ri)为 0。当然,叶结点一定满足 li=ri=0
  • 输入数据保证构成一棵以 1 号结点作为根结点的树。请注意:结点的编号只是为了方便输入,任何同构的树都被视为是相同的。

所输入的 n 棵树中可能存在彼此同构的树;如果去除这些重复的树(即每种同构的树只留下一个),它们可以构成一个树的集合 T。你需要判定这一树的集合所生长得到的集合 grow(T) 是否是几乎完备的。

输出格式

输出包含 T 行,分别表示 T 组测试数据的答案。其中,第 i 行输出一个字符串:如果第 i 组测试数据所输入的树的集合所生长得到的集合是几乎完备的(换言之,仅有有限棵树不能被其生长得到),那么输出 Almost Complete;否则输出 No请注意输出字符串的拼写和大小写

样例一

input

1
1
1
0 0

output

Almost Complete

explanation

这一样例仅包含一组测试数据,其中树的集合 T 仅包含一棵由单个结点构成的树。由于单个结点可以删去唯一的叶子结点,一步替换得到任何树, grow(T) 包含了所有树,自然是几乎完备的。

样例二

input

1
3
3
2 3
0 0
0 0
2
2 0
0 0
2
0 2
0 0

output

Almost Complete

explanation

这一样例仅包含一组测试数据,其中树的集合 T 包含三棵树,如下图所示。容易发现,仅有单个结点构成的树不在 grow(T) 中,其包含了几乎所有树,因而是几乎完备的。

样例解释

样例三

input

1
2
3
2 3
0 0
0 0
2
2 0
0 0

output

No

explanation

这一样例仅包含一组测试数据,其中树的集合 T 包含两棵树。容易发现,对于所有的 n2,包含 n 个结点,每个非叶结点仅有右孩子的链状树都不在 grow(T) 中,因而存在无穷多棵树不在 grow(T) 中,T 不是几乎完备的。

样例四

见样例数据下载。

样例五

见样例数据下载。

样例六

见样例数据下载。

数据范围

全部数据满足:n2×106m2×106maxh2×106T102。其中,n 表示这一测试点所有测试数据中所出现的所有树的结点个数之和;m 表示这一测试点中所有测试数据中所出现的树的个数;maxh 表示这一测试点中所出现的所有树的最高高度(仅包含一个结点的树高度为 1)。下表中的表项 nmmaxh 含义与上面相同,描述了每一组测试点的数据范围。

特殊性质:下面是下表中会涉及的四种特殊性质的解释。

  • 特殊性质 1:对于这一测试点中的每一组测试数据,都有 m4,即树的集合中包括不超过 4 棵树;
  • 特殊性质 2:对于这一测试点中的每一组测试数据,树的集合中所有的树具有相同的高度;
  • 特殊性质 3:对于这一测试点中的每一组测试数据,树的集合仅包含链(换言之,每个非叶结点仅包含一个孩子);
  • 特殊性质 4:对于这一测试点中的每一组测试数据,树的集合仅包含满足以下两个条件之一的树:
    • 每个非叶结点仅包含一个孩子;
    • 恰好有两个叶结点,它们具有相同的父结点,并且除这三个结点外,其余结点均有且仅有一个孩子。

每个测试点的具体限制见下表:

测试点编号 T n m maxh 特殊性质
1 100 1000 1
2 2 性质 1
3
4 1000000 4
5 5 性质 2
6 8
7 9 性质 2
8 10
9 1000000 性质 3
10 20 1000 100 1000 性质 4
11 2000
12 100000
13 200000
14 800 200 800
15 1000 100 1000
16 2000
17 40 300000
18 600000
19 900000
20 1200000
21 1500000
22 2000000
23
24
25

时间限制1s

空间限制512MB

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