洛谷P1122 最大子树和

本文介绍了如何利用树形动态规划(DP)解决洛谷P1122题目的最大子树和问题。通过遍历树并使用f[x]数组记录子树和,可以将问题转化为寻找最大字段和。在回溯过程中,若当前节点值大于0,则更新答案(ans),最终得到最大子树和。

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题目连接:https://www.luogu.org/problem/show?pid=1122

解题思路:
这是一道类似于树形DP的题。
我们可以用求最大字段和的方法求最大子树和,所以问题就转化成了如何在遍历树记录子树和。
我们可以用f[x]数组储存以x为根的子树和,一直搜到它最远的儿子,然后返回时如果当前的值>0就说明能产生影响,就加上,然后标记该点,用ans储存最大的子树和就行了。

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define N 17000
struct node{
    int from,to;
}list[N*2];
int head[N],a[N],f[N],x,y,n,s,v[N],ans;
void add(int x,int y){
    list[++s].from=head[x];
    list[s].to=y;
    head[x]=s;
}
int dfs(int x){
    int sum=0;
    if (f[x]) return f[x];
    for (int i=head[x];i;i=list[i].from){
        if (!v[list[i].to]){
            v[list[i].to]=1;
          int t=dfs(list[i].to);
            if (t>0)sum+=t;
        }
    }
    f[x]=sum+a[x];
    ans=max(ans,f[x]);
    return f[x];
}
int main(){
    cin>>n;
    for (int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&a[i]);
    for (int i=1;i<n;i++){
        scanf("%d%d",&x,&y);
        add(x,y);add(y,x);
    }
    v[1]=1;
    dfs(1);
    cout<<ans;
    return 0;
}
### 关于洛谷 P1249 最大乘积问题的 C++ 解题思路 对于给定的一个正整数 `n` 分割次数 `k`,目标是将 `n` 分割成 `k` 个部分使得这些部分的乘积最大化。这个问题可以通过动态规划来解决。 #### 动态规划的状态定义 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 位数字分成 `j` 段所能得到的最大乘积[^3]。 #### 初始化 - 对于只有一段的情况,即 `dp[i][1]` 就是从第1位到第i位组成的整个数值。 #### 状态转移方程 为了求解 `dp[i][j]` 的值,可以考虑最后一个切割位置 `p` (其中 `1 ≤ p < i`),则状态转移方程为: \[ dp[i][j]=\max(dp[p][j-1]*num(p+1,i)) \] 这里 `num(p+1,i)` 是指从第 `p+1` 到第 `i` 位所表示的子串对应的十进制数值。 #### 边界条件 当 `j=1` 或者 `i=j` 时,显然不需要进一步划分,因此可以直接赋初值;其他情况下通过上述公式计算得出结果。 下面是具体的代码实现: ```cpp #include<iostream> #include<string> using namespace std; const int MAX_N = 50; string s; long long f[MAX_N][MAX_N], num[MAX_N][MAX_N]; // 计算字符串s中从l到r之间的数字转换成long long型 void calc_num() { for (int l = 0; l < s.size(); ++l) for (int r = l; r < s.size(); ++r) { if (!l && !r) num[l][r] = s[l]-'0'; else num[l][r] = num[l][r-1]*10+s[r]-'0'; } } int main(){ int N, K; cin >> N >> K >> s; // 预处理每一段的数值 calc_num(); // 初始化边界情况 for(int i = 0; i<s.length();++i){ f[i+1][1]=num[0][i]; f[i+1][i+1]=f[i][i]*10+(s[i]-'0'); } // 填表过程 for(int j = 2;j<=K;++j)//枚举段数 for(int i = j;i<N;++i)//枚举终点 for(int k = j-1;k<i;++k)// 枚举上一次切分的位置 f[i][j]=max(f[i][j],f[k][j-1]*num[k][i]); cout << f[N-1][K]<<endl; } ``` 这段代码实现了基于动态规划的方法来寻找最优解,并且能够有效地处理高精度运算的需求。
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