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题意:
给定一颗无向树,每个点只能放一个士兵,问最少要多少士兵能覆盖连接整个城市群的所有边。
思路:
明显的求最小顶点覆盖,从图论的角度出发可以用匈牙利匹配。
普通的树形DP和线性DP本质上差不多,线性DP是从前往后,或者从后往前,考虑前面一个更新,树形DP是从叶子到根,或者从根到叶子,考虑前面一层更新。而 DP 的思想是自底向上的,这道题是从叶子向根更新,可以利用树的完美结构结合 DFS 的回溯来解决。树形DP很多时候都是会结合DFS来解决。
虽然说这题是颗无向树,不能确定根的位置,实际上任意一个点都可以作为做树根,我们这里只要是入度为0的点当做根,对输入数据做有向树处理,在插入边的时候单向地为边的终点累加入度。每个点u只有选和不选的情况,所以每个点的状态可以考虑两个值dp[u][0], dp[u][1],[0]表示不选,即u不选放卫兵时以u为根的子树的最少卫兵数,[1]表示选放。
- 如果不选u,那么它的儿子节点v一定要选,所以要加上所有儿子节点v的值。
- 如果选了u,那么它的儿子节点v可选可不选,取两种情况的最小值然后把所有的v求和(ps:有可能你会问,什么还要考虑选的情况?如果只考虑子节点不选的情况就会变成贪心思想,就会默认把子节点v不选当做子节点v的最优情况。而DP思想是当前问题的最优解是由子问题的最优解堆叠而成的)。
- 状态转移方程:
输入:
4
0:(1) 1
1:(2) 2 3
2:(0)
3:(0)
输出:
1
输入:
5
3:(3) 1 4 2
1:(1) 0
2:(0)
0:(0)
4:(0)
输出:
2
代码:
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
const int N=1550;
int dp[N][2];
vector<int> p[N];
int in[N]; // 入度(有无入边)
void dfs(int u)
{
dp[u][0] = 0;
dp[u][1] = 1;
for(int i = 0; i < p[u].size(); i++)
{
int v = p[u][i];
dfs(v);
dp[u][0] += dp[v][1];
dp[u][1] += min(dp[v][0], dp[v][1]);
}
}
int main()
{
int n,u,k,v;
while(~scanf("%d",&n))
{
memset(in, 0, sizeof in);
memset(dp, 0, sizeof dp);
for(int i = 1; i <= n; i++) //输入处理
{
scanf("%d:(%d)", &u, &k);
p[u].clear();
while(k--)
{
scanf("%d", &v);
p[u].push_back(v);
in[v] = 1;
}
}
int root;
for(int i = 0; i < n; i++) //找入度为0的根
if(!in[i])
{
root = i;
break;
}
dfs(root);
printf("%d\n", min(dp[root][0], dp[root][1]));
}
return 0;
}