消耗战-虚树+树形dp

消耗战-虚树+树形DP

消耗战-虚树+树形dp

题目描述

题目描述

题解

首先考虑 m = 1 m=1 m=1,也就是只有一次询问的情况。我们考虑暴力 d p dp dp

f [ x ] f[x] f[x]为处理完以 x x x为根的树的最小代价

转移分为两种情况

1 1 1.断开自己与父亲的联系,代价为从根到该节点的最小值(记为 m i n x [ y ] , y minx[y],y minx[y],y为当前节点)

2 2 2.不考虑该节点(前提是该节点不是询问点),把子树内的所有询问点都断开的代价

f [ x ] = ∑ ( m i n ( m i n x [ y ] , f [ y ] ) f[x]=∑(min(minx[y],f[y]) f[x]=(min(minx[y],f[y]) ( ( ( y y y x x x的子节点 ) ) )

但是这样的复杂度是 O ( n m ) O(nm) O(nm)的,显然无法 A C AC AC

然而我们发现 ∑ k ∑k k是比较小的,我们可不可以对 k k k下手呢?

于是,虚树诞生了
虚树学习博客:https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/9175152.html

代码实现

#include<bits/stdc++.h>//虚树 
#define M 250009
using namespace std;
int nxt[M*2],to[M*2],first[M],tot,cnt;
int n,m,k,dep[M],f[M][23],dfn[M],q[M],top,a[M];
long long minx[M],w[M*2];
vector<int>v[M];
int read(){
	int f=1,re=0;
	char ch;
	for(ch=getchar();!isdigit(ch)&&ch!='-';ch=getchar());
	if(ch=='-'){f=-1,ch=getchar();}
	for(;isdigit(ch);ch=getchar()) re=(re<<3)+(re<<1)+ch-'0';
	return re*f; 
}
bool cmp(const int &a,const int &b){
	return dfn[a]<dfn[b];
}
void add(int x,int y,int z){
	nxt[++tot]=first[x],first[x]=tot,to[tot]=y,w[tot]=z;
	nxt[++tot]=first[y],first[y]=tot,to[tot]=x,w[tot]=z;
}
void init(int u,int fa){
	for(int i=1;i<=20;i++)
		f[u][i]=f[f[u][i-1]][i-1];
	dep[u]=dep[fa]+1,dfn[u]=++cnt;
	for(int i=first[u];i;i=nxt[i]){
		int v=to[i];
		if(v==fa) continue;
		minx[v]=min(minx[u],w[i]);
		f[v][0]=u,init(v,u);
	}
}
int LCA(int x,int y){
	if(dep[x]<dep[y]) swap(x,y);
	for(int i=20;i>=0;i--){
		if(dep[f[x][i]]>=dep[y]) x=f[x][i];
		if(x==y) return x;
	} 
	for(int i=20;i>=0;i--)
		if(f[x][i]!=f[y][i])
			x=f[x][i],y=f[y][i];
	return f[x][0];
}
void insert(int x){
	if(top==1){q[++top]=x;return;}
	int lca=LCA(x,q[top]);
	if(lca==q[top]) return;//此处x不用入栈
	//因为这样insert的话任意时刻如果lca=st[tp]的话那么lca一定是标记点(lca=1除外)
	//既然lca和x都是标记点,那么x就不用管了呗,相当于把x的决策合并到lca上去了。 
	while(top>1&&dfn[q[top-1]]>=dfn[lca]) v[q[top-1]].push_back(q[top]),top--;
	if(q[top]!=lca) v[lca].push_back(q[top]),q[top]=lca;
	q[++top]=x;
}
long long getans(int x){
	if(v[x].size()==0) return minx[x];
	long long sum=0;
	for(int i=0;i<v[x].size();i++){
		int u=v[x][i];
		sum+=getans(u);
	}v[x].clear();
	return min(sum,minx[x]); 
}
signed main(){
	n=read(),minx[1]=1ll<<60;
	int x,y,z;
	for(int i=1;i<n;i++){
		x=read(),y=read(),z=read();
		add(x,y,z); 
	}init(1,0),m=read();
	for(int cas=1;cas<=m;cas++){
		k=read();
		for(int i=1;i<=k;i++) a[i]=read();
		sort(a+1,a+k+1,cmp);
		q[top=1]=1;
		for(int i=1;i<=k;i++) insert(a[i]);
		while(top>1) v[q[top-1]].push_back(q[top]),top--;
		printf("%lld\n",getans(1));
	}
} 
### 自上而下的树形动态规划 #### 定义与基本原理 自上而下的树形动态规划(Tree DP Top-Down Implementation)是一种基于递归的算法设计策略,用于解决定义在结构上的优化问题。这种方法通过分解子问题并存储中间结果来减少重复计算,从而提高效率[^1]。 这种技术的核心在于利用递归来遍历整个,并在每次访问节点时记录其最优解。通常情况下,会采用记忆化搜索的方式,在函数调用过程中保存已经求解过的状态,避免冗余运算[^2]。 #### 实现方法 以下是实现自上而下树形动态规划的一般框架: 1. **构建邻接表表示法**:为了方便处理输入数据中的边关系,可以先将给定的无向图转换成适合操作的形式——即邻接列表。 2. **初始化辅助数组/字典**:创建一个全局变量或者局部静态变量作为缓存机制的一部分,用来储存已知的结果以便后续查询使用。 3. **编写DFS函数**:此部分涉及实际逻辑编码,包括但不限于参数传递、边界条件判断以及更新当前结点的状态转移方程等内容。 下面是一个简单的 Python 示例程序展示如何运用上述原则完成特定任务目标: ```python from collections import defaultdict, deque def tree_dp(n, edges): graph = defaultdict(list) # 构建图 (双向连接) for u,v in edges: graph[u].append(v) graph[v].append(u) memo = {} def dfs(node,parent=-1): nonlocal memo if node not in memo: result_for_node = some_base_case_value for neighbor in graph[node]: if neighbor != parent: child_result = dfs(neighbor,node) # 更新result_for_node 使用child_result 和其他必要信息 memo[node]=final_computed_value_based_on_children_results return memo[node] root=0 # 假设根为第一个顶点编号为零 answer = dfs(root,-1) return answer # Example usage with a sample input set of nodes and their connections. n = 5 edges=[[0,1],[0,2],[1,3],[1,4]] print(tree_dp(n,edges)) ``` 在此代码片段中,`dfs()` 函数代表深度优先搜索过程;它接受两个主要参数 `node`(当前正在探索的节点索引) 及 `parent`(父级节点索引),以此防止回溯到刚刚走来的方向形成环路。另外值得注意的是我们引入了一个名为 `memo` 的字典型态容器充当备忘录角色,旨在规避不必要的重新评估相同子问题的情形发生。 #### 复杂度分析 时间复杂度取决于具体应用场合的不同可能有所变化,但总体而言不会超过 O(N^2),其中 N 表示节点总数目。这是因为每个节点最多只会被访问一次,并且对于每一个节点来说,它的所有直接后代也会逐一经历同样的流程直至叶端为止。至于空间消耗方面,则主要是由栈帧大小决定再加上额外分配出来的那些用于暂存临时资料的数据结构所占用的空间量级相加而成。
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