transaction transaction transaction HDU - 6201 (树形dp)

transaction transaction transaction

HDU - 6201

Kelukin is a businessman. Every day, he travels around cities to do some business. On August 17th, in memory of a great man, citizens will read a book named "the Man Who Changed China". Of course, Kelukin wouldn't miss this chance to make money, but he doesn't have this book. So he has to choose two city to buy and sell.
As we know, the price of this book was different in each city. It is ai yuan in it city. Kelukin will take taxi, whose price is 1yuan per km and this fare cannot be ignored.
There are n1 roads connecting n

cities. Kelukin can choose any city to start his travel. He want to know the maximum money he can get.
Input The first line contains an integer T ( 1T10) , the number of test cases.
For each test case:
first line contains an integer n ( 2n100000) means the number of cities;
second line contains n numbers, the i th number means the prices in i th city; (1Price10000)
then follows n1 lines, each contains three numbers x, y and z which means there exists a road between x and y, the distance is z km (1z1000).
Output For each test case, output a single number in a line: the maximum money he can get.
Sample Input
1  
4  
10 40 15 30  
1 2 30
1 3 2
3 4 10
Sample Output
8

我们设1为根节点,假设一开始一个人身上的钱为0。


我们设dp[i][0]表示从根节点走到i及其子树并中任一点买入一本书后这个人身上钱的最大值(显然是负的)。


dp[i][1]表示从根节点走到i及其子树并中任一点卖出一本书后这个人身上钱的最大值(可正可负)。


那么我们对这棵树进行一次树形DP即可,dfs后对每个节点更新收益最大值,单点的计算方法为


w=dp[i][0]+dp[i][1]


(由于前者是负的,相当于收入减去总花费)


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxn = 1e5+10;
struct node{
    int v,w;
    node(int vv,int ww):v(vv),w(ww){}
};
int n,ans;
int val[maxn];
int dp[maxn][2];
vector<node>vec[maxn];

void dfs(int u,int pre){
    dp[u][0] = -val[u];
    dp[u][1] = val[u];
    for(int i = 0; i < vec[u].size(); i++){
        int v = vec[u][i].v;
        int w = vec[u][i].w;
        if(v == pre) continue;
        dfs(v,u);
        dp[u][0] = max(dp[u][0],dp[v][0]-w);
        dp[u][1] = max(dp[u][1],dp[v][1]-w);
    }
    ans = max(ans,dp[u][0]+dp[u][1]);
}
int main(){
    int u,v,w,t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d",&n);
        for(int i = 0; i <= n; i++){
            vec[i].clear();
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            scanf("%d",&val[i]);
        }
        for(int i = 1; i < n; i++){
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            vec[u].push_back(node(v,w));
            vec[v].push_back(node(u,w));
        }
        ans = 0;
        dfs(1,-1);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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