树上两点期望距离

对于树上的节点(i),设(d[i])(i)的度数,(fa)(i)的父亲,(sumlimits_{son} j)(i)的儿子。

假设边权均为(1)

分别考虑儿子到父亲、父亲到儿子的期望。


(F[i])表示儿子(i)到父亲的期望距离。

可以分为(2)种情况:

  1. 直接到父亲。

    概率为(dfrac{1}{d[i]}),步数为(1),期望为(dfrac{1}{d[i]})

  2. 先到儿子(j),再回到自己,再到父亲。

    • 走到儿子,步数为(1)
    • 回到自己,步数为(F[j])
    • 走到父亲,步数为(F[i])

    概率为(dfrac{sumlimits_{son}}{d[i]}),步数为(1+F[j]+F[i]),期望为(dfrac{sumlimits_{son}{(1+F[j]+F[i])}}{d[i]})

综上,

(F[i] = dfrac{1+sumlimits_{son}{(1+F[j]+F[i])}}{d[i]})

移项可得:

(F[i] = d[i] + sumlimits_{son} F[j])


(G[i])表示父亲到儿子(i)的期望距离。

可以分为(3)种情况:

  1. 直接到该儿子。

    概率为(dfrac{1}{d[fa]}),步数为(1),期望为(dfrac{1}{d[fa]})

  2. 先到父亲,再回到自己,再到该儿子。

    • 走到父亲,步数为(1)
    • 回到自己,步数为(G[fa])
    • 走到该儿子,步数为(G[i])

    概率为(dfrac{1}{d[fa]}),步数为(1+G[fa]+G[i]),期望为(dfrac{1+G[fa]+G[i]}{d[fa]})

  3. 先到另一个儿子,再回到自己,再到该儿子。

    • 走到另一个儿子,步数为(1)

    • 回到自己,步数为(F[j])

    • 走到该儿子,步数为(G[i])

    概率为(dfrac{sumlimits_{son ot=i}}{d[fa]}),步数为(1+F[j]+G[i]),期望为(dfrac{sumlimits_{son ot=i}(1+F[j]+G[i])}{d[fa]})

综上,

(G[i] = dfrac{1+(1+G[fa]+G[i])+sumlimits_{son ot=i}(1+F[j]+G[i])}{d[fa]})

移项可得:

(G[i] = G[fa]+d[fa]+sumlimits_{son ot=i}F[j])


将路径(u ightarrow v)拆成(u ightarrow LCA)(LCA ightarrow v)

路径(u ightarrow LCA)为儿子到父亲,路径(LCA ightarrow v)为父亲到儿子。

所以,答案即为:

$sumlimits_{u ightarrow LCA}F[i] + sumlimits_{LCA ightarrow v}G[i] $

其中(F[叶子节点]=1)(G[根节点]=1)

用树上前缀和维护即可。

(ans = F[u]+G[v]-F[LCA]+G[LCA])

原文地址:https://www.cnblogs.com/mogeko/p/13414230.html