【洛谷1273】有线电视网(树上背包)

本文详细解析了一道经典的树上背包问题,通过动态规划的方法,介绍了如何在带权树中选择叶节点以达到最大收益的同时不亏损。核心在于定义状态f[i,j]表示以i为根的子树内选择j个叶节点的最大收益,通过枚举子节点进行状态转移。

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点此看题面

大致题意: 给你一棵带权树,已知每连接一条边需要一定花费,如果某个叶节点能到达根,可以获得一定收益。问在不亏本的情况下,最多能使多少个叶节点能到达根。


树上背包

这是一道比较经典的树上背包题。

L i n k Link Link

树上背包 详见博客 动态规划专题(二)——树形DP


如何记录状态

我们可以用 f i , j f_{i,j} fi,j表示在以 i i i为根的子树内选择 j j j个叶节点能得到的最大收益,并用 S i z e i Size_i Sizei表示 i i i为根的子树内的叶节点数目

那么答案就是找到一个最大的 a n s ans ans使得 f 1 , a n s ≥ 0 f_{1,ans}≥0 f1,ans0


如何转移

树上背包的转移与普通背包是十分相似的:

f x , j = m a x ( f x , j , f x , j − k + f s o n , k − v a l ) f_{x,j}=max(f_{x,j},f_{x,j-k}+f_{son,k}-val) fx,j=max(fx,j,fx,jk+fson,kval)

其中 v a l val val表示这条边的边权。

注意 j j j k k k的枚举范围,其中 1 ≤ j ≤ S i z e x + S i z e s o n , 1 ≤ k ≤ S i z e s o n 1≤j≤Size_x+Size_{son},1≤k≤Size_{son} 1jSizex+Sizeson,1kSizeson

虽然复杂度看似 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)的,但实际上是达不到上界的,于是虽然 1 ≤ n ≤ 3000 1≤n≤3000 1n3000,依然能轻松跑过。


代码
#include<bits/stdc++.h>
#define max(x,y) ((x)>(y)?(x):(y))
#define min(x,y) ((x)<(y)?(x):(y))
#define uint unsigned int
#define LL long long
#define ull unsigned long long
#define swap(x,y) (x^=y,y^=x,x^=y)
#define abs(x) ((x)<0?-(x):(x))
#define INF 1e9
#define Inc(x,y) ((x+=(y))>=MOD&&(x-=MOD))
#define ten(x) (((x)<<3)+((x)<<1)) 
#define N 3000
#define add(x,y,z) (e[++ee].nxt=lnk[x],e[lnk[x]=ee].to=y,e[ee].val=z)
using namespace std;
int n,m,ee=0,lnk[N+5],val[N+5];
struct edge
{
    int to,nxt,val;
}e[N+5];
class FIO
{
    private:
        #define Fsize 100000
        #define tc() (FinNow==FinEnd&&(FinEnd=(FinNow=Fin)+fread(Fin,1,Fsize,stdin),FinNow==FinEnd)?EOF:*FinNow++)
        #define pc(ch) (FoutSize<Fsize?Fout[FoutSize++]=ch:(fwrite(Fout,1,FoutSize,stdout),Fout[(FoutSize=0)++]=ch))
        int f,FoutSize,OutputTop;char ch,Fin[Fsize],*FinNow,*FinEnd,Fout[Fsize],OutputStack[Fsize];
    public:
        FIO() {FinNow=FinEnd=Fin;}
        inline void read(int &x) {x=0,f=1;while(!isdigit(ch=tc())) f=ch^'-'?1:-1;while(x=ten(x)+(ch&15),isdigit(ch=tc()));x*=f;}
        inline void read_char(char &x) {while(isspace(x=tc()));}
        inline void read_string(string &x) {x="";while(isspace(ch=tc()));while(x+=ch,!isspace(ch=tc())) if(!~ch) return;}
        inline void write(int x) {if(!x) return (void)pc('0');if(x<0) pc('-'),x=-x;while(x) OutputStack[++OutputTop]=x%10+48,x/=10;while(OutputTop) pc(OutputStack[OutputTop]),--OutputTop;}
        inline void write_char(char x) {pc(x);}
        inline void write_string(string x) {register int i,len=x.length();for(i=0;i<len;++i) pc(x[i]);}
        inline void end() {fwrite(Fout,1,FoutSize,stdout);}
}F;
class Class_TreeDP//树形DP求解树上背包
{
    private:
        int f[N+5][N+5],Size[N+5];//f[i][j]表示在以i为根的子树内选择j个叶节点能得到的最大收益,Size[i]表示以i为根的子树内的叶节点数目
        inline void DP(int x)//DP的核心过程
        {
            register int i,j,k;
            for(i=1;i<=m;++i) f[x][i]=-INF;//初始化
            if(x>n-m) return (void)(f[x][1]=val[x],Size[x]=1);//如果当前节点是叶节点,修改f[x][1]为val[x],Size[x]为1,然后return
            for(i=lnk[x];i;i=e[i].nxt)//枚举子节点
            {
                for(DP(e[i].to),j=Size[x]+Size[e[i].to];j;--j)//背包转移
                    for(k=1;k<=Size[e[i].to];++k) f[x][j]=max(f[x][j],f[x][j-k]+f[e[i].to][k]-e[i].val);
                Size[x]+=Size[e[i].to];//将Size[x]加上Size[e[i].to]
            }
        }
    public:
        inline int GetAns() 
        {
            register int i;
            for(DP(1),i=m;i;--i) if(f[1][i]>=0) return i;//找到最大的i使f[1][i]>=0
            return 0;
        } 
}TreeDP;
int main()
{
    register int i,t,x,y;
    for(F.read(n),F.read(m),i=1;i<=n-m;++i) for(F.read(t);t;--t) F.read(x),F.read(y),add(i,x,y);
    for(;i<=n;++i) F.read(val[i]);
    return F.write(TreeDP.GetAns()),F.end(),0;
}
<think>首先,用户的问题是:“我想理解树上背包问题及其解决方案 请问树上背包问题详解及实现方法”。这涉及到树上背包问题,这是一种动态规划问题,结合了背包问题和树结构。 我需要参考系统指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用:引用[1]关于01背包问题,引用[2]关于树上(分组)背包。 用户提供的引用: - 引用[1]: 背包九讲——01背包问题。 - 引用[2]: 《树上(分组)背包》基础概念。 这些引用是给我的背景信息,我应该参考它们来构建回答。 回答结构: 1. **解释树上背包问题**:定义问题,给出背景。 2. **解决方案详解**:逐步解释算法,包括动态规划的思路。 3. **实现方法**:提供伪代码或代码示例。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 关键点: - 树上背包问题通常涉及在树结构上进行背包决策,比如选择节点以满足某些约束。 - 它类似于分组背包问题,但组之间有依赖关系(树结构)。 - 动态规划是核心方法,状态定义通常基于节点和背包容量。 从引用[2]中,我可以提取一些信息: - 算法概述:树上背包问题处理树上的节点选择问题。 - 算法思路:使用深度优先搜索(DFS)遍历树,并在每个节点上应用背包决策。 - 伪代码实现:包括数据结构、核心函数等。 我需要确保回答真实可靠: - 树上背包问题常用于组合优化,如资源分配、路径选择等。 - 基本思想:对于每个子树,计算不同容量下的最优值。 回答步骤: 1. **问题定义**:解释什么是树上背包问题。 2. **核心概念**:介绍动态规划状态定义。 3. **算法步骤**:描述DFS遍历和状态转移。 4. **实现示例**:提供伪代码。 5. **复杂性分析**:简要讨论时间和空间复杂性。 6. **相关问题**:生成相关问题。 使用中文回答。 数学表达式: - 行内数学:如$dp[u][c]$表示节点u、容量c时的最优值。 - 独立公式:如状态转移方程。 引用标识:在回答中引用参考段落时添加[^1]或[^2]。 生成相关问题:基于树上背包问题,创建2-3个相关问题。 完整回答大纲: - 引言:树上背包问题简介。 - 问题详解:定义、输入输出、约束。 - 解决方案:动态规划框架。 - 实现方法:伪代码或代码。 - 总结。 - 相关问题。 伪代码示例: - 使用类似引用[2]的结构:定义数据结构、DFS函数等。 确保LaTeX语法正确: - 例如:$dp[u][c] = \max(...)$ - 独立公式:$$ \text{状态转移方程} $$ 最后,添加相关问题。</think>### 树上背包问题详解及实现方法 树上背包问题是一种结合了背包问题和树形结构的动态规划问题,常用于处理树形数据(如组织结构、网络拓扑)中的资源分配或决策优化。问题核心是:给定一棵树(每个节点有重量和价值),以及一个背包容量限制,目标是选择树上的一个子集(通常要求所选节点在树上连通),使得总重量不超过容量,且总价值最大化。这类似于分组背包问题,但组之间有树形依赖关系[^2]。下面我将逐步详解问题定义、解决方案和实现方法,确保内容清晰可靠。 #### 问题定义 - **输入**:一棵树 $T$,其中每个节点 $u$ 有重量 $w_u$ 和价值 $v_u$,背包容量 $C$。 - **输出**:最大总价值,满足所选节点形成的子图连通,且总重量 $\sum w_u \leq C$。 - **约束**:节点选择必须考虑树形依赖(例如,选择子节点前需选择父节点)。 - **数学形式**:目标是最大化 $\sum v_u$,约束为 $\sum w_u \leq C$,且所选节点集合在树上是连通的。 树上背包问题可视为01背包的扩展,但增加了树结构约束,使其更具挑战性。它常用于实际场景如网络资源分配、文件系统优化或游戏AI决策[^2]。 #### 解决方案详解 树上背包问题的核心是动态规划(DP),通过深度优先搜索(DFS)遍历树,并在每个节点上应用背包决策。基本思路是: 1. **状态定义**:定义 $dp[u][c]$ 表示在以节点 $u$ 为根的子树中,背包容量为 $c$ 时能获得的最大价值。这里 $u$ 是树节点,$c$ 是整数容量($0 \leq c \leq C$)。 2. **状态转移**:遍历子树时,合并子节点的背包状态。状态转移方程基于分组背包思想: $$ dp[u][c] = \max_{k} \left( dp[u][c - k] + \sum \text{子节点贡献} \right) $$ 其中 $k$ 是分配给子树的容量。具体步骤: - **初始化**:对于每个节点 $u$,初始化 $dp[u][0] = 0$(容量为0时价值为0),其他 $dp[u][c] = -\infty$(表示不可达)。 - **DFS遍历**:从根节点开始DFS,递归处理子节点。对每个子节点 $v$,更新 $dp[u]$ 时考虑 $v$ 的贡献。 - **合并子节点**:将子节点的背包状态视为一个“分组”,进行背包合并。公式化: $$ dp[u][c] = \max \left( dp[u][c], \ dp[u][c - k] + dp[v][k] \quad \text{for} \quad k = 0 \text{ to } c \right) $$ 这表示在节点 $u$ 上,分配容量 $k$ 给子树 $v$,剩余容量 $c-k$ 用于其他部分。 3. **处理节点本身**:在DFS回溯时,将节点 $u$ 的重量和价值加入状态: $$ dp[u][c] = \max \left( dp[u][c], \ dp[u][c - w_u] + v_u \right) \quad \text{if} \quad c \geq w_u $$ 4. **最终结果**:根节点的 $dp[\text{root}][C]$ 即为最大价值。 **算法特点**: - **时间复杂度**:$O(n \cdot C^2)$,其中 $n$ 是节点数,$C$ 是容量。DFS遍历 $O(n)$,每个节点状态转移 $O(C^2)$。 - **空间复杂度**:$O(n \cdot C)$,用于存储DP表。 - **优化**:可通过“滚动数组”或树链剖分优化空间,但基础实现已足够高效[^2]。 #### 实现方法 以下是一个Python伪代码实现,基于DFS和动态规划。代码结构参考了树上背包的标准框架[^2],使用递归DFS遍历树。 ```python def tree_knapsack(graph, weights, values, capacity): """ :param graph: 树的邻接表表示,例如 {0: [1, 2], 1: [], 2: [3]} 表示根节点0有子节点1和2 :param weights: 列表,weights[u] 表示节点u的重量 :param values: 列表,values[u] 表示节点u的价值 :param capacity: 背包总容量 :return: 最大总价值 """ n = len(graph) # 节点数量 # 初始化DP表:dp[u][c] 表示以u为根的子树,容量c时的最大价值 dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n)] # DFS递归函数 def dfs(u, parent): # 初始化当前节点:考虑节点u本身 for c in range(weights[u], capacity + 1): dp[u][c] = values[u] # 如果选择u,基础价值 # 遍历所有子节点 for v in graph[u]: if v == parent: continue # 跳过父节点(避免回路) dfs(v, u) # 递归处理子节点 # 合并子节点v的背包状态(分组背包思想) # 临时数组保存合并结果,避免覆盖 temp = [0] * (capacity + 1) for c in range(capacity, -1, -1): # 倒序更新,防止重复计算 for k in range(0, c + 1): # k是分配给子树v的容量 if c - k >= 0: # 状态转移:dp[u][c] = max(不选v, 选v并分配k容量) temp[c] = max(temp[c], dp[u][c - k] + dp[v][k]) # 更新dp[u] for c in range(capacity + 1): dp[u][c] = temp[c] # 从根节点开始DFS(假设根节点为0) dfs(0, -1) return dp[0][capacity] # 根节点的最大价值 # 示例使用 if __name__ == "__main__": # 树结构:节点0(重量1,价值2),子节点1(重量2,价值3),子节点2(重量3,价值4) graph = {0: [1, 2], 1: [], 2: []} weights = [1, 2, 3] values = [2, 3, 4] capacity = 5 print(tree_knapsack(graph, weights, values, capacity)) # 输出最大价值,例如7(选择节点0和1) ``` **实现说明**: - **数据结构**:使用邻接表表示树,DP表为二维数组。 - **关键步骤**: - DFS确保树遍历顺序正确。 - 倒序更新容量避免状态覆盖(类似01背包优化)。 - 临时数组 `temp` 确保状态转移安全。 - **注意事项**:实际使用时,需处理大容量问题(如 $C$ 过大时,可用记忆化搜索或近似算法优化)。此实现时间复杂度 $O(n \cdot C^2)$,适用于中小规模问题[^2]。 #### 总结 树上背包问题通过动态规划和DFS有效解决树形依赖的优化问题,核心是状态定义 $dp[u][c]$ 和分组背包式合并。实现时注意树遍历顺序和状态转移优化。该方法可扩展至更复杂场景,如依赖背包或树形DP变体[^1][^2]。
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