2019CCPC湘潭邀请赛 | 题目 + 题解

本文分享了2019年CCPC湘潭邀请赛的题目及部分解题思路,包括签到题G题‘Can you raed it croretcly?’和K题‘SSY and JLBD’的解析,以及E题和B题的个人实现代码链接。此外,还提供了官方题解PPT的下载链接。

先放一下重现赛网址

http://acm.hdu.edu.cn/contests/contest_show.php?cid=858

G题 Can you raed it croretcly?

签到题

两个字符串完全一样 输出equal

判断首尾字母是否相同  中间字母是否个数相同 输出结果

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
#include <stdio.h>
#include <cstdio>
#include <math.h>
#include <string>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
#define ll __int64
const int maxn = 1000005;
int main()
{
    //ll d = 1000000000;
    //printf("%I64d",d);
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    string a,b;
    int aa[165],bb[165];
    while(cin>>a>>b)
    {
        memset(aa,0,sizeof aa);
        memset(bb,0,sizeof bb);
        if(a==b)
            cout<<"Equal"<<endl;
        else
        {
       
### 题目分析 题目描述涉及动态规划(DP),并提到父子节点之间的关系以及奇偶位置的选择。这表明该问题是基于树结构的动态规划问题,其中需要考虑子树的状态转移。 #### 动态规划定义 设 `dp[u][0]` 表示以节点 `u` 为根的子树,在其作为 DFS 序列中的第一个访问节点时放置于 **偶数位置** 的最大值;而 `dp[u][1]` 则表示将其放置于 **奇数位置** 的最大值[^1]。 #### 转移方程推导 对于每一个节点 `u` 和它的孩子节点集合 `{v}`,可以分别计算两种情况下的最优解: - 当前节点 `u` 放置在偶数位,则所有孩子的贡献应来自它们被放置在奇数位的情况; - 当前节点 `u` 放置在奇数位,则所有孩子的贡献应来自它们被放置在偶数位的情况。 具体来说,假设当前处理的是节点 `u` 及其孩子节点 `v`,则有如下状态转移方程: \[ dp[u][0] = \max(dp[u][0], dp[v][1]) \] \[ dp[u][1] = \max(dp[u][1], dp[v][0]) \] 最终的结果可以通过遍历整棵树来完成上述 DP 计算,并返回整个树的最大可能值。 以下是实现代码的一个例子: ```python from collections import defaultdict, deque def solve(): n = int(input()) # 假设输入n代表节点数量 tree = defaultdict(list) for _ in range(n - 1): # 构建树 u, v = map(int, input().split()) tree[u].append(v) tree[v].append(u) dp = [[0, 0] for _ in range(n + 1)] # 初始化dp数组 def dfs(node, parent): for child in tree[node]: if child != parent: dfs(child, node) dp[node][0] += max(dp[child][1], dp[child][0]) dp[node][1] += max(dp[child][0], dp[child][1]) # 更新当前节点自身的贡献 temp_even = dp[node][0] temp_odd = dp[node][1] dp[node][0] = temp_even + (node % 2 == 0) * 1 # 如果当前位置是偶数 dp[node][1] = temp_odd + (node % 2 == 1) * 1 # 如果当前位置是奇数 root = 1 # 设定任意一个节点为根 dfs(root, -1) return max(dp[root][0], dp[root][1]) print(solve()) ``` 此代码通过构建一棵无向图形式的树来进行深度优先搜索(DFS),从而逐步填充动态规划表 `dp` 并得出结果。 ### 结论 综上所述,本题的核心在于利用动态规划解决树形结构上的路径选择问题,重点是对每棵子树进行独立求解后再汇总到父节点的过程。
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