洛谷——P1040 加分二叉树

本文介绍了一个利用动态规划求解树形结构中最大加分问题的方法,并通过记录根节点实现前序遍历输出。核心在于动态转移方程与递归输出策略。

原题连接
这个题实际上并不是很难,关键有两点。
其一是利用动态规划求解出最高加分,其二就是将树的前序遍历输出。
动态规划其实非常的简单,dp[i][j]表示的是i到j的区间内的最大加分。那么显然就有动态转移方程dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k-1] * dp[k+1][j]+dp[k][k])。
而对于求前序遍历,只需要利用一个root[i][j]记录一下i到j区间的根节点就好了。最后利用递归输出即可。

#include<iostream>
using namespace std;
int n;
int a[31];
int dp[31][31];
int root[31][31];
void print(int l, int r) {
 if (l > r)
  return;
 if (l == r) {
  cout << l << " ";
  return;
 }
 cout << root[l][r] << " ";
 print(l, root[l][r] - 1);
 print(root[l][r] + 1, r);
}
int main()
{
 cin >> n;
 for (int i = 1; i <= n; i++) {
  cin >> dp[i][i];
  dp[i][i - 1] = 1;
  root[i][i] = 1;
 }
 for (int i = n; i >= 1; i--)
  for (int j = i + 1; j <= n; j++)
   for (int k = i; k <= j; k++) {
    if (dp[i][j] < (dp[i][k - 1] * dp[k + 1][j] + dp[k][k])) {
     dp[i][j] = dp[i][k - 1] * dp[k + 1][j] + dp[k][k];
     root[i][j] = k;
    }
   }
 cout << dp[1][n]<<endl;
 print(1, n);
 return 0;
}
### 解题思路 洛谷 P1404 加分二叉树是一道经典的动态规划问题,涉及树形结构和区间 DP 的思想。以下是解题的核心思路: #### 1. 状态定义 定义 `dp[l][r]` 表示以节点编号从 `l` 到 `r` 的子树所能获得的最大加分[^3]。 同时需要记录每个区间的根节点位置 `root[l][r]`,以便后续构造前序遍历。 #### 2. 状态转移方程 对于区间 `[l, r]`,枚举根节点 `k`(`l <= k <= r`),则状态转移方程为: ```plaintext dp[l][r] = max(dp[l][r], dp[l][k-1] * dp[k+1][r] + d[k]) ``` 其中: - `dp[l][k-1]` 表示左子树的最高加分。 - `dp[k+1][r]` 表示右子树的最高加分。 - `d[k]` 表示当前根节点的分数。 边界条件为: - 当 `l > r` 时,表示空子树,其加分为 1。 - 当 `l == r` 时,表示叶子节点,其加分为 `d[l]`。 #### 3. 构造前序遍历 通过记录的 `root[l][r]` 数组,可以递归地构造出树的前序遍历结果。具体方法是从根节点开始,依次访问左子树和右子树。 --- ### 代码实现 以下是基于上述思路的 Python 实现: ```python def solve(): n = int(input()) # 节点个数 d = list(map(int, input().split())) # 每个节点的分数 INF = float('inf') # 初始化 dp 和 root 数组 dp = [[0] * (n + 2) for _ in range(n + 2)] root = [[0] * (n + 2) for _ in range(n + 2)] # 边界条件:空子树的加分为 1 for i in range(1, n + 2): dp[i][i - 1] = 1 # 区间 DP for length in range(1, n + 1): # 子树长度 for l in range(1, n - length + 2): # 左端点 r = l + length - 1 # 右端点 for k in range(l, r + 1): # 枚举根节点 tmp = dp[l][k - 1] * dp[k + 1][r] + d[k - 1] if tmp > dp[l][r]: dp[l][r] = tmp root[l][r] = k # 构造前序遍历 def preorder(l, r): if l > r: return "" k = root[l][r] res = str(k) res += " " + preorder(l, k - 1) res += " " + preorder(k + 1, r) return res.strip() # 输出结果 print(dp[1][n]) # 最高加分 print(preorder(1, n)) # 前序遍历 # 示例运行 solve() ``` --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:O(n³),其中 `n` 是节点个数。三层循环分别枚举区间长度、左端点和根节点。 - **空间复杂度**:O(n²),用于存储 `dp` 和 `root` 数组。 --- ### 注意事项 1. 输入数据需满足题目要求,确保节点编号和分数合法。 2. 记忆化搜索或动态规划均能解决问题,但动态规划更直观且易于实现。 3. 在构造前序遍历时,注意处理空子树的情况。 ---
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