[JZOJ4512][JSOI2016]最佳团队

本文介绍了一道关于树形DP的问题,通过01分数规划解决最大化问题。文章详细解析了算法思路,如何将问题转化为判定性问题并利用树形依赖进行DP优化,最终给出了时间复杂度为O(nKlog2(ns))的解决方案。

题目大意

一棵树,有n+1个节点,根编号为0
每个非根节点都有两个权值sipi,父亲ri
要求选择K+1个节点,最大化

pisi

并且所选节点一定包括根,并且如果选择了节点x(x0)那么x的父亲ri一定要选。

1Kn2500,0<si,pi104,0ri<i


题目分析

看见最大化的分式,显然要使用01分数规划。
二分答案转化为判定性问题,计算是否存在权值和小于零的选择方案。
由于这里有树形依赖关系,那我们需要用一个神奇的方法做树形dp
注意到x的子树中任一节点能选择当且仅当x被选择。
所以我们可以按照DFS序列来dp,令fi,j表示待处理节点在DFS序中排名为i,已经选择了j个节点,令其节点编号为p
如果选择了p,那么其子树就可以考虑,转移到fi+1,j+1
如果不选择p,那么就要跳过其子树,转移到fi+sizep,j
这个dp很巧妙,利用了树形依赖的性质。
时间复杂度O(nKlog2(ns))


代码实现

#include <iostream>
#include <climits>
#include <cfloat>
#include <cstdio>
#include <cctype>

using namespace std;

typedef double db;

int read()
{
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while (!isdigit(ch)) f=(ch=='-')?-1:f,ch=getchar();
    while (isdigit(ch)) x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
    return x*f;
}

const db INF=DBL_MAX/3;
const db EPS=0.0001;
const int N=2550;
const int K=2550;

int fa[N],last[N],tov[N],next[N],s[N],p[N],size[N],id[N];
int n,k,tot,idx,sum;
db f[N][K],v[N];
db ans;

void insert(int x,int y)
{
    tov[++tot]=y,next[tot]=last[x],last[x]=tot;
}

void dfs(int x)
{
    size[id[++idx]=x]=1;
    for (int i=last[x],y;i;i=next[i])
        dfs(y=tov[i]),size[x]+=size[y];
}

bool check(db now)
{
    for (int i=2;i<=n+1;i++)
    {
        v[i]=s[id[i]]*now-p[id[i]];
        for (int j=0;j<=k;j++)
            f[i][j]=INF;
    }
    f[2][0]=0;
    for (int i=2;i<=n;i++)
    {
        for (int j=0;j<=k&&j<=i-2;j++)
        {
            if (f[i][j]<f[i+size[id[i]]][j]) f[i+size[id[i]]][j]=f[i][j];
            if (j<k&&f[i+1][j+1]>f[i][j]+v[i]) f[i+1][j+1]=f[i][j]+v[i];
        }
    }
    return f[n+1][k]>0;
}

double binary_search()
{
    db l=0,r=sum,mid,ret;
    while (l+EPS<r)
    {
        mid=(l+r)/2;
        if (check(mid)) r=mid;
        else ret=mid,l=mid;
    }
    return ret;
}

int main()
{
    freopen("team.in","r",stdin),freopen("team.out","w",stdout);
    k=read(),n=read();
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        s[i+1]=read(),sum+=(p[i+1]=read()),fa[i+1]=read();
        insert(++fa[i+1],i+1);
    }
    n++;
    dfs(1);
    ans=binary_search();
    printf("%.3lf\n",ans);
    fclose(stdin),fclose(stdout);
    return 0;
}
### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值