洛谷P3177 树上染色【深入理解树上背包的循环顺序】

本文详细探讨了AcWing10树上背包问题,涉及有依赖的背包模型。通过实例解析了如何将统计答案转化为树上背包问题,并分析了循环顺序的重要性。同时,介绍了为何需要初始化-1来去除不合法状态,以及如何优化状态转移。

前置知识:
AcWing 10 树上背包——有依赖的背包问题

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int N = 110;

int n,m,root,dp[N][N];
int idx, ne[N], e[N], h[N], w[N], v[N];

void add(int a, int b){ e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++;}

void dfs(int u){
    for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){
        int son = e[i];
        dfs(son);
        for(int j = m - v[u]; j; j --)
            for(int k = 0; k <= j; ++ k)
                dp[u][j] = max(dp[u][j], dp[u][j - k] + dp[son][k]);
    }    
    for(int i = m; i >= v[u]; -- i) dp[u][i] = dp[u][i - v[u]] + w[u];
    for(int i = 0; i < v[u]; ++ i)  dp[u][i] = 0;
}

int main(){
    cin >> n >> m;
    memset(h, -1, sizeof h);
    for(int i = 1; i <= n; ++ i){
        int p;
        cin >> v[i] >> w[i] >> p;
        if(p == -1) root = i;
        else    add(p, i);
    }
    dfs(root);
    cout << dp[root][m];
    return 0;
}

本题tips:将题目中的统计答案变形,变成统计每一条边的边权乘上两边的黑点数量与边权乘上两边的白点数量的值的和【可以理解为:每一对在这条边两侧的不同颜色的节点, 统计答案时都会经过这条边一次。 所以总共经过的次数是两侧黑点数量积 + 两侧白点数量积】, 转化为树上背包问题。

关于循环顺序的问题
1、对于第一层循环j从大到小, 因为省掉了分组背包中“分组”的一维, 所以只能倒叙枚举, 这是背包问题;
2、对于第二层枚举子树中黑色点的数量k, 看似必须正序枚举。在普通的树上背包中,这一层枚举的顺序无所谓, 因为k = 0表示不选, 不会对答案有什么影响; 而这个题就算子树中没有黑点, 白色点依然会对答案产生影响, 所以k = 0应该先计算, 所以要正序枚举的原因是正序枚举k是从0开始的,而这道题的状态转移必须要先将k=0的状态转移过来才能成立。
一个更好理解的解释:
“但是这道题比较特殊,就是我们的k可以等于0,这就导致对 于每一个j,最后一个k一定会进行一次非法转移。通俗点讲, 最后一个转移是:f[u][j]=max(f[u][j],f[u][j]+f[v][0]+val); 这转移肯定会发生,并且我们用的来源状态f[u][j-k]由于k=0的 原因,已经不满足我们原本要求的“我们需要的原状态不会被在这 之前更新”了,因为f[u][j]已经不知道被更新多少次了。”

所以如果先处理k = 0的情况, 其实倒序枚举也无所谓。

关于为什么这个题做树上背包需要先初始化-1的问题:——去除不合法的情况
我们枚举在当前的子节点的子树中,我们枚举它里面有k个黑点,那么我们需要一个在其他子树中选了共 j - k 个黑点的状态,但是如果其他的子树的大小总和还不到 j - k 的话,那么这个状态显然是不合法的,所以我们要去除这种情况。

一般的树上背包中, 不存在这种情况, 因为最大体积是m, 不见的非要全部用上, 所以不需要去除不合法的情况。

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long 
using namespace std;

const int N = 4010;

int idx, ne[N], e[N], h[N];
int n,k1,sz[N];
ll dp[N][N], w[N];

void add(int a, int b, ll c){ e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++;}

void dfs(int u, int fa){
    sz[u] = 1;
    dp[u][0] = dp[u][1] = 0;
    for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){
        int j = e[i];
        if(j == fa) continue;
        dfs(j, u);
        sz[u] += sz[j];
    }
    for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){
        int son = e[i];
        if(son == fa)   continue;
        for(int j = min(sz[u], k1); j >= 0; j --){
            for(int k = 0; k <= min(j, sz[son]); ++ k){
                if(dp[u][j - k] >= 0){
                    ll val = (ll)k * (k1 - k) * w[i] + (ll)(sz[son] - k) * (n - k1 - sz[son] + k) * w[i];
                    dp[u][j] = max(dp[u][j], dp[u][j - k] + dp[son][k] + val);
                }
            }
        }
    }
}

int main(){
    cin >> n >> k1;
    memset(h, -1, sizeof h);
    memset(dp, -1, sizeof dp);
    for(int i = 1; i < n; ++ i){
        int a, b;   ll c;
        scanf("%d%d%lld",&a,&b,&c);
        add(a,b,c), add(b,a,c);
    }
    dfs(1,1);
    cout << dp[1][k1];
    return 0;
}
<think>好的,用户想了解树结构上的染色问题或算法。首先,我需要明确树结构染色的基本概念。树是一种分层的数据结构,由节点和边组成,没有环路。染色问题通常涉及给节点或边着色,满足特定条件,比如相邻节点颜色不同。这在图论中很常见,但树作为特殊图结构可能有更高效的算法。 接下来,我得回忆常见的树染色算法。比如,二叉树的最小染色数。根据四色定理,平面图四色足够,但树结构更简单,可能只需两色。比如,二分图可以用两种颜色区分相邻节点,而树是二分图,所以两色即可。用户可能想知道具体怎么实现。 然后,可能需要考虑不同的约束条件。比如,顶点染色、边染色,或者有额外限制,如每个节点颜色不能与父节点或子节点相同。不同约束下的算法复杂度不同。例如,贪心算法在树结构中可以高效找到可行解,因为树的结构层次分明,可以按层次遍历染色。 还要考虑应用场景。树结构染色可能用于任务调度、寄存器分配、路径冲突避免等。比如,编译器中的寄存器分配需要给变量分配寄存器,避免冲突,树结构可能简化问题。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到数据结构和算法是程序的基础,引用[2]展示了树的具体结构(孩子兄弟表示法),引用[3]是R树用于空间搜索。虽然引用[3]可能不直接相关,但树结构在空间索引中的应用可能涉及区域划分,或许与染色问题有间接联系。 用户的问题可能涉及算法步骤和实现。例如,如何用DFS或BFS遍历树并染色。具体来说,根节点选一个颜色,子节点选另一个颜色,递归下去。对于n叉树,可能需要更多颜色,但根据树的性质,可能仍保持较低颜色数。 此外,可能需要讨论动态染色,即树结构变化时如何高效更新颜色。例如,插入或删除节点后,如何调整颜色而不全盘重算。这可能涉及局部调整的策略,保持整体颜色有效性。 还要注意可能的优化,比如最少颜色数。对于树来说,最小顶点染色数是2,但如果是边染色或其他约束,可能不同。例如,边染色可能需要Δ(最大度数)种颜色,根据Vizing定理。 最后,用户可能需要示例代码,比如用孩子兄弟树节点结构实现染色。根据引用[2]的结构,每个节点有firstChild和nextSibling指针,可以设计递归函数遍历并染色。 总结,回答需要涵盖树染色的基本概念、常见算法(如贪心)、应用场景、复杂度分析,以及可能的代码示例。同时,结合用户提供的引用,特别是数据结构的基础和树的具体实现,确保回答准确且有依据。</think>### 树结构的染色问题与算法 树结构的染色问题是图论中的一个经典问题,主要研究如何在满足特定约束条件下为树的节点或边分配颜色。树作为一类特殊的无环连通图,其染色问题通常具有高效的解决方案。 --- #### 一、树染色问题的分类 1. **顶点染色** 要求相邻节点颜色不同,最小颜色数称为树的**色数**。 **定理**:树的色数为2(即树是二分图)[^1]。 **算法**:使用DFS或BFS遍历,交替染色。 2. **边染色** 要求相邻边颜色不同,最小颜色数为树的最大度数$Δ$(由Vizing定理保证)[^2]。 3. **特殊约束染色** 如路径染色(路径上颜色唯一)、动态染色(树结构变化时更新颜色)等。 --- #### 二、树顶点染色算法实现(贪心法) 以二叉树为例,使用层次遍历实现两色交替染色: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def color_tree(root): if not root: return queue = [(root, 0)] # 0表示颜色A,1表示颜色B while queue: node, color = queue.pop(0) node.color = color # 实际应用中可将颜色存储在节点属性中 if node.left: queue.append((node.left, 1 - color)) if node.right: queue.append((node.right, 1 - color)) ``` --- #### 三、应用场景 1. **任务调度** 将任务视为树节点,相邻任务需分配不同资源(如CPU时间片)。 2. **网络路由** 避免相邻路径的通信冲突(边染色问题)[^3]。 3. **编译器优化** 寄存器分配中,变量依赖关系构成树结构,通过染色分配寄存器。 --- #### 四、复杂度与优化 - **时间复杂度**:$O(n)$,通过遍历实现。 - **空间复杂度**:$O(n)$,递归或队列存储节点。 - **优化方向**:动态染色(局部更新)、分布式染色(并行处理子树)。 --- #### 五、孩子兄弟表示法的染色实现 根据引用[2]中的树结构定义: ```c struct ChildSiblingTreeNode { void *data; struct ChildSiblingTreeNode *firstChild; struct ChildSiblingTreeNode *nextSibling; }; void color_tree(struct ChildSiblingTreeNode *node, int color) { if (!node) return; // 染色操作(例如标记到data字段) struct ChildSiblingTreeNode *child = node->firstChild; while (child) { color_tree(child, 1 - color); // 子节点交替染色 child = child->nextSibling; } } ``` ---
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