【洛谷P1131】时态同步【树形dp】

本文探讨了一种针对树形结构的算法,旨在通过调整边长使特定节点到所有叶子节点的路径长度相等,以达到最小化总调整成本的目的。通过深度优先搜索(DFS)策略,算法有效地实现了这一目标,确保了所有叶子节点与指定节点之间的距离一致。

题目大意:

题目链接:https://www.luogu.org/problem/P1131
给出一棵树以及其一个特殊点,可以选择一些边似的这条边的长度加1。问要使得从特殊点到达所有叶子结点的路径长度一样最少需要增加多少。


思路:

这道题准确来说应该不算 d p dp dp
把这个点看做整棵树的根,那么我们就需要让所有叶子到根的距离相同。
假设点 x x x的子树全部满足到叶子的距离相同,那么我们需要维护使得所有叶子到 x x x的距离也相同,那么显然最优方案是把 x x x到他的子节点的距离增加。
我们设 m a x n maxn maxn表示节点 x x x与其叶子节点的最远距离。那么我们就要把它与叶子的边的距离增加至 m a x n maxn maxn。那么我们发现一条边的权值使用过了后就不会再使用,所以我们把边 ( x , y ) ∣ y ∈ s o n x (x,y)|y\in son_x (x,y)ysonx的距离就设为节点 y y y至其叶子的距离。这样均摊就为 O ( n ) O(n) O(n)
还是比较简单的。代码也相对较短。


代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int N=500010;
int n,root,tot,f[N],head[N];
ll ans;

struct edge
{
	int next,to;
	ll dis;
}e[N*2];

void add(int from,int to,int dis)
{
	e[++tot].to=to;
	e[tot].dis=dis;
	e[tot].next=head[from];
	head[from]=tot;
}

ll dfs(int x,int fa)
{
	ll maxn=0;
	for (int i=head[x];~i;i=e[i].next)
	{
		int v=e[i].to;
		if (v!=fa)
		{
			e[i].dis+=dfs(v,x);
			maxn=max(maxn,(ll)e[i].dis);
		}
	}
	for (int i=head[x];~i;i=e[i].next)
		if (e[i].to!=fa) ans+=maxn-(ll)e[i].dis;
	return maxn;
}

int main()
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	scanf("%d%d",&n,&root);
	for (int i=1,x,y,z;i<n;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		add(x,y,z); add(y,x,z);
	}
	dfs(root,0);
	printf("%lld",ans);
	return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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