POJ 1155 经典树形dp+分组背包 + 模板

本文介绍了一种基于动态规划的方法来解决电视台如何最优地给多个用户发送信号的问题,确保电视台在覆盖尽可能多用户的同时不发生费用损失。通过递归地构建树形结构,并使用 dp[i][j] 来表示以 i 节点为根的子树中选择 j 个用户的最大剩余费用。
题意:电视台发送信号给很多用户,每个用户有愿意出的钱,电视台经过的路线都有一定费用,求电视台不损失的情况下最多给多少用户发送信号。
dp[i][j]代表i节点为根节点的子树j个用户的时候最大剩余费用。
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[son][j-k]-w[i][son]);
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 3e3+7;
int n,m,num,head[maxn],c[maxn],dp[maxn][maxn];
struct list1{int u,v,w,next;}a[maxn];
void add(int u,int v,int w){a[num]={u,v,w,head[u]};head[u]=num++;}
void dfs(int u)
{
    int i,j,k,v,w;
    for(i=head[u];~i;i=a[i].next)
    {
        v=a[i].v;w=a[i].w;
        dfs(v);c[u]+=c[v];
        for(j=c[u];j>0;j--)              //注意循环从后往前,防止相互影响(类似于背包)
            for(k=1;k<=j;k++)
                dp[u][j]=max(dp[u][j],dp[v][k]+dp[u][j-k]-w);
    }
}
int main()
{
    int i,j,v,w,x;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=1;j<=m;j++)
                if(!j) dp[i][j]=0;
                else dp[i][j]=-1000000;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        memset(c,0,sizeof(c));num=1;
        for(i=1;i<=n-m;i++)
        {
            scanf("%d",&x);
            for(j=1;j<=x;j++) scanf("%d%d",&v,&w),add(i,v,w);
        }
        for(i=n-m+1;i<=n;i++) scanf("%d",&dp[i][1]),c[i]=1;dfs(1);
        for(i=m;i>=0;i--) if(dp[1][i]>=0) break;printf("%d\n",i);
    }
    return 0;
}


<think>首先,用户要求使用中文回答问题。主题是“树形背包”,这听起来像是一个算法问题,可能指的是树形背包问题(Tree Knapsack Problem),通常在动态规划的上下文中讨论。 用户的问题格式要求:回答完问题后,必须提出3-5个相关问题,并以“§§相关问题§§”开头,然后列出问题。禁止换行分散,所以所有内容必须紧凑。 回顾示例格式: - 先回答问题。 - 然后输出代码块(如果有代码)。 - 最后以“§§相关问题§§”开头,列出3-5个问题。 用户的问题是“树形背包”,所以我需要解释树形背包问题是什么。 树形背包问题通常是指在树结构上进行背包问题,其中每个节点有重量和价值,我们需要选择节点子集,满足重量约束,最大化价值,同时选择的节点必须满足树形约束(如父子关系)。 在回答中,我应该: 1. 简要解释树形背包问题。 2. 可能提供一个伪代码或代码示例(如Python),因为示例中有代码块。 3. 然后提出相关问题。 确保回答用中文。 结构: - 开头:解释树形背包问题。 - 代码块:提供Python实现。 - 然后:“§§相关问题§§”后跟3-5个相关问题。 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。用户的问题是“树形背包”,所以相关问题可以涉及算法的变体、应用、优化等。 列出相关问题想法: 1. 树形背包问题与普通背包问题的区别? 2. 如何优化树形背包问题的解决方案? 3. 树形背包问题在实际应用中的例子? 4. 树形背包问题的时间复杂度是多少? 5. 是否有其他树形动态规划问题? 我需要3-5个。 现在,构建回答。 首先,解释树形背包问题: 树形背包问题是一种动态规划问题,应用于树形结构。每个节点有重量和价值,目标是在满足背包重量约束的前提下,选择节点子集以最大化总价值,同时选择的节点必须满足树形约束(如:如果一个节点被选择,则其父节点必须被选择;或反之)。 标准树形背包通常是:在树中选择一个连通子集,满足重量约束,最大化价值。 在代码中,我可以用Python实现一个简单的版本。 伪代码或代码: - 定义树节点。 - 使用DFS遍历树。 - 维护dp[u][w]表示在节点u的子树中,重量不超过w时的最大价值。 但为了简单,提供一个基本框架。 写一个Python函数。 例如: ```python def tree_knapsack(root, capacity): # dp[u][w] = max value in subtree u with weight w # 使用DFS # 初始化dp # 遍历子节点 # 合并结果 pass ``` 但需要具体实现。 为了符合示例,我可以写一个简化版本。 示例中快速排序有完整代码。 所以,我可以写: ```python class Node: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children if children else [] def tree_knapsack(root, capacity): # dp[u][w] for node u and weight w # 使用DFS后序遍历 dp = {} def dfs(u): # 初始化dp[u]为一个列表,长度为capacity+1,初始值为0 dp[u] = [0] * (capacity + 1) # 对于当前节点,考虑是否选择它 # 先处理子节点 for child in u.children: dfs(child) # 合并子节点的dp # 现在,对于每个重量,更新包括当前节点的值 # 但标准做法是:dp[u][w] = max over children combinations # 简化:假设是二叉树或类似 # 更简单:使用二维数组,但这里简化 pass # 完整实现较复杂,省略细节 dfs(root) return max(dp[root]) ``` 但在回答中,我可以提供一个概念性代码。 为了节省时间,我可以写一个基本框架。 现在,回答内容: 1. 解释:树形背包问题是一种在树形数据结构上解决的背包问题变体,常用于动态规划。每个节点有重量和价值,目标是选择节点子集,满足重量约束并最大化价值,同时选择的节点必须形成树中的连通分量(通常包括根节点)。 2. 代码:提供Python代码示例。 3. 相关问题。 最后,输出“§§相关问题§§”后跟3-5个问题。 用中文写。 完整回答草稿: 树形背包问题是一种动态规划算法,用于在树形结构中选择节点子集,以在满足背包重量限制的情况下最大化总价值。典型实现使用深度优先搜索(DFS)遍历树,并为每个节点维护一个动态规划表。 ```python class TreeNode: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children or [] def tree_knapsack(root, capacity): # 定义一个DP表,key为节点,value为列表dp[w]表示重量不超过w时的最大价值 dp_table = {} def dfs(node): # 初始化当前节点的DP数组,长度为capacity+1,初始0 dp = [0] * (capacity + 1) # 如果节点重量超过capacity,则不可选,但这里简化 # 先处理子节点 for child in node.children: dfs(child) # 合并子节点的DP:这里需要分组背包逻辑 # 简化:假设独立,但实际需要嵌套循环 new_dp = dp[:] # 复制当前 for w in range(capacity, -1, -1): # 更新包括子节点 pass # 省略细节 # 更新包括当前节点 for w in range(capacity, node.weight - 1, -1): if dp[w] < dp[w - node.weight] + node.value: dp[w] = dp[w - node.weight] + node.value dp_table[node] = dp dfs(root) return max(dp_table[root]) ``` 注意:上述代码是概念性的,完整实现需要处理子节点的合并,通常使用分组背包或类似方法。 §§相关问题§§ 1. 树形背包问题与普通背包问题的主要区别是什么? 2. 如何优化树形背包问题的空间复杂度? 3. 树形背包问题在计算机科学中的实际应用有哪些? 4. 对于大型树,树形背包问题有哪些高效解法? 5. 树形背包问题的时间复杂度通常是多少? 确保问题数量在3-5个,我这里写了5个。 现在,输出时,确保“§§相关问题§§”在第一行,然后数字列表。</think>树形背包问题是一种动态规划算法,应用于树形数据结构(如树或图),目标是在满足背包重量约束的前提下,选择节点子集以最大化总价值。每个节点有重量和价值,选择的节点通常需满足树形约束(如连通性)。核心思想是通过深度优先搜索(DFS)遍历树,并为每个节点维护一个动态规划表(DP表),其中`dp[u][w]`表示在节点`u`的子树中,重量不超过`w`时的最大价值。实现时需处理子节点合并,常用分组背包逻辑。 ```python class TreeNode: def __init__(self, weight, value, children=None): self.weight = weight self.value = value self.children = children or [] # 子节点列表 def tree_knapsack(root, capacity): # 初始化DP表:字典,key为节点,value为长度capacity+1的列表 dp_table = {} def dfs(node): # 创建当前节点的DP数组,初始化为0(重量0时价值0) dp = [0] * (capacity + 1) # 如果当前节点重量合法,则更新其自身(不选子节点的情况) if node.weight <= capacity: for w in range(node.weight, capacity + 1): dp[w] = node.value # 遍历子节点并合并DP分组背包逻辑) for child in node.children: dfs(child) # 递归处理子节点 child_dp = dp_table[child] # 临时数组用于合并 new_dp = dp[:] # 复制当前状态 for w in range(capacity, -1, -1): # 倒序更新避免覆盖 for cw in range(w + 1): # 尝试分配重量cw给子节点,剩余给其他 if cw <= w and new_dp[w] < dp[w - cw] + child_dp[cw]: new_dp[w] = dp[w - cw] + child_dp[cw] dp = new_dp # 更新DP dp_table[node] = dp # 存储当前节点DP dfs(root) # 从根节点开始DFS return max(dp_table[root]) # 返回根节点最大价值 # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 构建树:根节点重量2、价值5,子节点重量1、价值3 child = TreeNode(1, 3) root = TreeNode(2, 5, [child]) capacity = 3 print(tree_knapsack(root, capacity)) # 输出最大价值,如8(选择根和子节点) ``` **注意**:上述代码为简化实现,实际中需优化边界处理(如重量为0的情况)和空间复杂度(例如使用滚动数组)。时间复杂度通常为O(n * capacity²),其中n为节点数。
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