HDU1561【树形DP】

本文介绍了一种使用树形动态规划解决特定问题的方法。该问题要求在一个以0为根节点的树中找到包含M+1个节点时的最大价值组合。通过定义状态dp[i][j]来表示以节点i为根的树且包含j个节点时的最大价值,并通过子节点到父节点的递归关系进行状态转移。

题意:

给出一棵以0为根的树,求含M+1个节点的以0为根的树的最大价值。

思路:

dp[i][j] 代表 以节点 i 为根的树 包含 j 个节点时的最大价值。
构造 当前节点和子节点之间的转换。
dp[u][j] = dp[son][k] + dp[u][j-k];
初始化,dp[node][1]=val[node];
而且你转移的时候要保证dp值有意义啊,所以初始化dp值都是-1;

Code:

//#include <bits/stdc++.h>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef pair<int,int> PII;
typedef long long LL;
//#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
const int N=2e2+10;
struct Edge{
    int v;
    int next;
}edge[N<<1];
int tol,head[N];
int val[N],n,m;
void init(){
    tol=0;
    memset(head,-1,sizeof(head));
}
void add(int u,int v){
    edge[tol].v=v;
    edge[tol].next=head[u];
    head[u]=tol++;
}
bool vis[N];
int dp[N][N];
void DFS(int u)
{
    int v;
    dp[u][1]=val[u];
    for(int i=head[u];~i;i=edge[i].next){
        v=edge[i].v;
        if(vis[v]) continue;
        vis[v]=true;
        DFS(v);
        for(int j=m;j>=1;j--){
            for(int k=1;k<=j;k++){
                if(dp[u][j-k]!=-1 && dp[v][k]!=-1)
                    dp[u][j]=max(dp[u][j],dp[v][k]+dp[u][j-k]);
            }
        }
    }
}

int main(){
    int u,v;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)){
        if(!n && !m) break;
        m++;
        init();
        val[0]=0;
        for(v=1;v<=n;v++){
            scanf("%d%d",&u,&val[v]);
            add(u,v);
            add(v,u);
        }
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        memset(vis,false,sizeof(vis));
        vis[0]=true;
        DFS(0);
        printf("%d\n",dp[0][m]);
    }
    return 0;
}
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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