POJ 2486 Apple Tree

学习树形DP时间不是很长,之前做的都是没有考虑返回这种情况。

现在要考虑一个节点会不会返回,增加一维表示该点是不是返回。

借鉴文章




dp[i][i][0]表示从i出发走j步回到i的可以得到的最大价值

dp[i][i][0]表示从i出发走j步不回到i的可以得到的最大价值


现在有三种措施:要么去s的其他子树呆着,要么去t子树呆着,要么回到s点
1、返回S  那么T就要返回S(dp[t][k][0]),其他子树返回也要返回S点(dp[s][j-k][0])
2、去其他子树 那么T返回到S点(dp[t][k][0]),从S到其他子树不返回(dp[s][j-k][1]);
3、S去T子树不返回 (dp[s][k][1]) 其他子树返回到S点(dp[s][j-k][0] );


1、dp[s][j+2][0]=max(dp[s][j+2][0],dp[s][j-k][0]+dp[t][k][0]);//S-T,T-S(T返回)花两步
2、dp[s][j+2][1]=max(dp[s][j+2][1],dp[s][j-k][1]+dp[t][k][0]);//去其他树 也要从T-S ,S-T,两步
3、dp[s][j+1][1]=max(dp[s][j+1][1],dp[s]j-k][0]+dp[t][k][1]);//去T不返回 只需要走一遍s-t所以加+1

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int N=202;
int dp[N][N][2];
int n,m;
int pnt[N],nxt[N],head[N],e=0;
int val[N];
void AddEdge(int u,int v)
{
    pnt[e]=v;nxt[e]=head[u];head[u]=e++;
}
void dfs(int u,int fa)
{
    for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i])
    {
        int v=pnt[i];
        if(v!=fa){
            dfs(v,u);
            int s=u,t=v;
            for(int j=m;j>=0;j--)
                for(int k=0;k<=j;k++)
            {
                dp[s][j+2][0]=max(dp[s][j+2][0],dp[s][j-k][0]+dp[t][k][0]);
                dp[s][j+2][1]=max(dp[s][j+2][1],dp[s][j-k][1]+dp[t][k][0]);
                dp[s][j+1][1]=max(dp[s][j+1][1],dp[s][j-k][0]+dp[t][k][1]);
            }
        }
    }
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(head,-1,sizeof(head));
        e=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&val[i]);
            for(int j=0;j<=m;j++)
                dp[i][j][0]=dp[i][j][1]=val[i];
        }
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            int u,v;
            scanf("%d%d",&u,&v);
            AddEdge(u,v);
            AddEdge(v,u);
        }
        dfs(1,-1);
        printf("%d\n",dp[1][m][1]);
    }
    return 0;
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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