BZOJ 3829 Poi2014 FarmCraft 树形DP+贪心

该博客探讨了BZOJ 3829题目的解决方案,这是一个涉及树形动态规划(DP)和贪心策略的树装机问题。博主描述了从1号节点出发进行欧拉遍历,每个节点装机时间不同的情况下,如何通过优化子树遍历顺序以求得最小总装机时间。关键在于根据g[x]-f[x]的值对子树进行排序,从而降低时间复杂度至O(nlogn),但博主指出实际运行时间较慢。

题目大意:给定一棵树,从1号节点出发对树进行欧拉遍历,每到达一个点这个点就开始装MC,每个点装MC的时间不同,最后回到1号节点装MC,求所有人都能联机的最少时间

令f[x]为对第x个节点进行欧拉遍历的时间,g[x]为对第x个节点进行欧拉遍历并完成所有节点的装机的最小时间

那么在每个节点以什么顺序遍历每棵子树呢?

我们发现装机多出来的时间 即g[x]-f[x]可以用来遍历其它子树 那么显然要从g[x]-f[x]大的子树开始遍历

因此对每个节点的子树按照g[x]-f[x]递减排个序即可

时间复杂度O(nlogn) 怎么这么慢……

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define M 500500
using namespace std;
struct abcd{
	int to,next;
}table[M<<1];
int head[M],tot;
int n;
int a[M],f[M],g[M];
//f表示遍历所需时间,g表示遍历并装机完毕所需时间
void Add(int x,int y)
{
	table[++tot].to=y;
	table[tot].next=head[x];
	head[x]=tot;
}
bool Compare(int x,int y)
{
	return g[x]-f[x] > g[y]-f[y];
}
void Tree_DP(int x,int from)
{
	int i;
	for(i=head[x];i;i=table[i].next)
		if(table[i].to!=from)
			Tree_DP(table[i].to,x);
	static int stack[M];int top=0;
	for(i=head[x];i;i=table[i].next)
		if(table[i].to!=from)
		{
			f[table[i].to]+=2;
			g[table[i].to]=max(g[table[i].to]+1,f[table[i].to]);
			stack[++top]=table[i].to;
		}
	sort(stack+1,stack+top+1,Compare);
	g[x]=a[x];
	for(i=1;i<=top;i++)
	{
		g[x]=max(g[x],f[x]+g[stack[i]]);
		f[x]+=f[stack[i]];
	}
}
int main()
{
	int i,x,y;
	cin>>n;
	for(i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	for(i=1;i<n;i++)
	{
		scanf("%d%d",&x,&y);
		Add(x,y);Add(y,x);
	}
	Tree_DP(1,0);
	cout<<max(g[1],f[1]+a[1])<<endl;
	return 0;
}


题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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