POJ 1947 Rebuilding Roads (树形dp + 01背包)

本文提供了一种使用动态规划解决 POJ 1947 问题的方法。通过定义 dp 数组来记录以每个节点为根时保留不同数量节点所需的最小刀数,并采用类似于 01 背包的策略更新 dp 数组,最终得到答案。

题目链接:

http://poj.org/problem?id=1947

题解:

开一个dp数组,dp[i][j]表示以第i个节点为根,保留j个点所需要的刀数。可以先将所有dp[i][1]初始化为 i的儿子数(仅保留这个点需要的刀数),其他位置初始化为无限大。然后将问题看做一个01背包,物品的容量就是m,此时和普通的01背包区别为背包里的物品(也就是子树)可以选择k个节点砍掉或者不砍(j + k <= m)。所以d[i][j] = d[i][j-k]+d[son[i]][k]-1;(两子树拆开需要一刀)。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int dp[200][200], father[200];
vector <int> fson[200];
int n,m;

void init()
{
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= m; j++)
            dp[i][j] = 1000000;
    }
}

int dfs(int root)
{
    for(int i = 0; i < fson[root].size(); i++)
        dfs(fson[root][i]);
    dp[root][1] = fson[root].size();//只要一个点时有多少个儿子砍多少刀
    for(int i = 0; i < fson[root].size(); i++)
        for(int j = m - 1; j > 0; j--)//这里j需要从大往小和01背包类似, m为背包容量,dp记载花费,k代表我要拿的物品子树内的点,j代表我要拿的物品子树外的点
            if(dp[root][j] != 1000000)
                for(int k = 1; k <= m - j; k++)
                    if(dp[fson[root][i]][k] != 1000000)
                        dp[root][j + k] = min(dp[root][j] + dp[fson[root][i]][k]-1,dp[root][j + k]);//我砍了物品子树内的点和物品子树外的点所需要的最小花费
    return dp[root][m];
}
int main()
{
    while(cin >> n >> m)
    {
        init();
        int n1,n2,cnt = 0;
        for(int i= 0; i < n - 1; i++)
        {
            cin >> n1 >> n2;
            father[n2] = n1;
            fson[n1].push_back(n2);
        }
        int root;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            if(!father[i])
                root = i;
        int minn = dfs(root);
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            if(i != root && minn > dp[i][m])
                minn = dp[i][m] + 1; //之所以加1是需要将以i为根的子树与整棵树分离
        }
        cout << minn <<endl;
        memset(father,0,sizeof(father));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i = 0;i <= n; i++)
            fson[i].clear();
    }
    return 0;
}
<think>首先,用户要求使用中文回答问题。主题是“树形背包”,这听起来像是一个算法问题,可能指的是树形背包问题(Tree Knapsack Problem),通常在动态规划的上下文中讨论。 用户的问题格式要求:回答完问题后,必须提出3-5个相关问题,并以“§§相关问题§§”开头,然后列出问题。禁止换行分散,所以所有内容必须紧凑。 回顾示例格式: - 先回答问题。 - 然后输出代码块(如果有代码)。 - 最后以“§§相关问题§§”开头,列出3-5个问题。 用户的问题是“树形背包”,所以我需要解释树形背包问题是什么。 树形背包问题通常是指在树结构上进行背包问题,其中每个节点有重量和价值,我们需要选择节点子集,满足重量约束,最大化价值,同时选择的节点必须满足树形约束(如父子关系)。 在回答中,我应该: 1. 简要解释树形背包问题。 2. 可能提供一个伪代码或代码示例(如Python),因为示例中有代码块。 3. 然后提出相关问题。 确保回答用中文。 结构: - 开头:解释树形背包问题。 - 代码块:提供Python实现。 - 然后:“§§相关问题§§”后跟3-5个相关问题。 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。用户的问题是“树形背包”,所以相关问题可以涉及算法的变体、应用、优化等。 列出相关问题想法: 1. 树形背包问题与普通背包问题的区别? 2. 如何优化树形背包问题的解决方案? 3. 树形背包问题在实际应用中的例子? 4. 树形背包问题的时间复杂度是多少? 5. 是否有其他树形动态规划问题? 我需要3-5个。 现在,构建回答。 首先,解释树形背包问题: 树形背包问题是一种动态规划问题,应用于树形结构。每个节点有重量和价值,目标是在满足背包重量约束的前提下,选择节点子集以最大化总价值,同时选择的节点必须满足树形约束(如:如果一个节点被选择,则其父节点必须被选择;或反之)。 标准树形背包通常是:在树中选择一个连通子集,满足重量约束,最大化价值。 在代码中,我可以用Python实现一个简单的版本。 伪代码或代码: - 定义树节点。 - 使用DFS遍历树。 - 维护dp[u][w]表示在节点u的子树中,重量不超过w时的最大价值。 但为了简单,提供一个基本框架。 写一个Python函数。 例如: ```python def tree_knapsack(root, capacity): # dp[u][w] = max value in subtree u with weight w # 使用DFS # 初始化dp # 遍历子节点 # 合并结果 pass ``` 但需要具体实现。 为了符合示例,我可以写一个简化版本。 示例中快速排序有完整代码。 所以,我可以写: ```python class Node: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children if children else [] def tree_knapsack(root, capacity): # dp[u][w] for node u and weight w # 使用DFS后序遍历 dp = {} def dfs(u): # 初始化dp[u]为一个列表,长度为capacity+1,初始值为0 dp[u] = [0] * (capacity + 1) # 对于当前节点,考虑是否选择它 # 先处理子节点 for child in u.children: dfs(child) # 合并子节点的dp # 现在,对于每个重量,更新包括当前节点的值 # 但标准做法是:dp[u][w] = max over children combinations # 简化:假设是二叉树或类似 # 更简单:使用二维数组,但这里简化 pass # 完整实现较复杂,省略细节 dfs(root) return max(dp[root]) ``` 但在回答中,我可以提供一个概念性代码。 为了节省时间,我可以写一个基本框架。 现在,回答内容: 1. 解释:树形背包问题是一种在树形数据结构上解决的背包问题变体,常用于动态规划。每个节点有重量和价值,目标是选择节点子集,满足重量约束并最大化价值,同时选择的节点必须形成树中的连通分量(通常包括根节点)。 2. 代码:提供Python代码示例。 3. 相关问题。 最后,输出“§§相关问题§§”后跟3-5个问题。 用中文写。 完整回答草稿: 树形背包问题是一种动态规划算法,用于在树形结构中选择节点子集,以在满足背包重量限制的情况下最大化总价值。典型实现使用深度优先搜索(DFS)遍历树,并为每个节点维护一个动态规划表。 ```python class TreeNode: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children or [] def tree_knapsack(root, capacity): # 定义一个DP表,key为节点,value为列表dp[w]表示重量不超过w时的最大价值 dp_table = {} def dfs(node): # 初始化当前节点的DP数组,长度为capacity+1,初始0 dp = [0] * (capacity + 1) # 如果节点重量超过capacity,则不可选,但这里简化 # 先处理子节点 for child in node.children: dfs(child) # 合并子节点的DP:这里需要分组背包逻辑 # 简化:假设独立,但实际需要嵌套循环 new_dp = dp[:] # 复制当前 for w in range(capacity, -1, -1): # 更新包括子节点 pass # 省略细节 # 更新包括当前节点 for w in range(capacity, node.weight - 1, -1): if dp[w] < dp[w - node.weight] + node.value: dp[w] = dp[w - node.weight] + node.value dp_table[node] = dp dfs(root) return max(dp_table[root]) ``` 注意:上述代码是概念性的,完整实现需要处理子节点的合并,通常使用分组背包或类似方法。 §§相关问题§§ 1. 树形背包问题与普通背包问题的主要区别是什么? 2. 如何优化树形背包问题的空间复杂度? 3. 树形背包问题在计算机科学中的实际应用有哪些? 4. 对于大型树,树形背包问题有哪些高效解法? 5. 树形背包问题的时间复杂度通常是多少? 确保问题数量在3-5个,我这里写了5个。 现在,输出时,确保“§§相关问题§§”在第一行,然后数字列表。</think>树形背包问题是一种动态规划算法,应用于树形数据结构(如树或图),目标是在满足背包重量约束的前提下,选择节点子集以最大化总价值。每个节点有重量和价值,选择的节点通常需满足树形约束(如连通性)。核心思想是通过深度优先搜索(DFS)遍历树,并为每个节点维护一个动态规划表(DP表),其中`dp[u][w]`表示在节点`u`的子树中,重量不超过`w`时的最大价值。实现时需处理子节点合并,常用分组背包逻辑。 ```python class TreeNode: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children or [] # 子节点列表 def tree_knapsack(root, capacity): # 初始化DP表:字典,key为节点,value为长度capacity+1的列表 dp_table = {} def dfs(node): # 创建当前节点的DP数组,初始化为0(重量0时价值0) dp = [0] * (capacity + 1) # 如果当前节点重量合法,则更新其自身(不选子节点的情况) if node.weight <= capacity: for w in range(node.weight, capacity + 1): dp[w] = node.value # 遍历子节点并合并DP(分组背包逻辑) for child in node.children: dfs(child) # 递归处理子节点 child_dp = dp_table[child] # 临时数组用于合并 new_dp = dp[:] # 复制当前状态 for w in range(capacity, -1, -1): # 倒序更新避免覆盖 for cw in range(w + 1): # 尝试分配重量cw给子节点,剩余给其他 if cw <= w and new_dp[w] < dp[w - cw] + child_dp[cw]: new_dp[w] = dp[w - cw] + child_dp[cw] dp = new_dp # 更新DP dp_table[node] = dp # 存储当前节点DP dfs(root) # 从根节点开始DFS return max(dp_table[root]) # 返回根节点最大价值 # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 构建树:根节点重量2、价值5,子节点重量1、价值3 child = TreeNode(1, 3) root = TreeNode(2, 5, [child]) capacity = 3 print(tree_knapsack(root, capacity)) # 输出最大价值,如8(选择根和子节点) ``` **注意**:上述代码为简化实现,实际中需优化边界处理(如重量为0的情况)和空间复杂度(例如使用滚动数组)。时间复杂度通常为O(n * capacity&sup2;),其中n为节点数。
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