BZOJ 1040 骑士

基环树DP
概念
在图论中,树被视作为一种特殊的图G=(V, E),其中|V| = |E|+1。其存在如下特性:

1.树G上任意两点必定能够通过途经若干边后到达
2.任意两点间的路径必然唯一,即不存在环
3.将树G上任意一条边删去,该图即成为非连通图
4.在G中任意不相连两点间插入一条边,该新图G’ =(V, E’)正好含有一个环

基环树的概念即是从上述特性4所引申出的特殊的树。虽然其不符合树|V| = |E| + 1的特征,但由于其特殊性——删除环上任意一条边即可成为树,故仍将其视作”树”来解决问题。

问题提出
​ 给定N个点,N条边,保证任意两点间至少存在一条路径。其中每个点均有其权值valivali,问如何选择点,使得在保证任意直接相连的两点不会同时被选中的情况下,被选中的点的权值和最大?
问题简化自[BZOJ 1040] 骑士 ,将其所描述的基环树林简化做基环树以探究该算法。

分析
​ 如何解决上述问题?很显然,若题中所给出的图为N点N-1条边的树,那么可以直接用树形dp解决。其状态转移方程为:
dp[0][parent]=max(dp[0][son],dp[1][son])dp[1][parent]=dp[0][son]
dp[0][parent]=max(dp[0][son],dp[1][son]) dp[1][parent]=dp[0][son]

其中dp[0][u]表示以点u为根的子树不选u点时的最大权值,dp[1][u]表示以点u为根的子树必选u点时的最大权值。
​ 明显不是树,那么如何解决?

对于每棵基环树,我们找到环上的一条边,设边上的两端点分别为u和v,dp[0][i]表示以i为根的子树在取i点的情况下的最大权值,dp[1][i]为表示不选,于是我们有以下做法:

1.断掉这条边
2.u不取,v任意,我们以u为根跑一遍树形DP,取g[u]
3.v不取,u任意,我们以v为根跑一遍树形DP,取g[v]
4.取上述两个值中的最大值,记入ans

代码
此模板中ringPt1、ringPt2作为将图改为树需要删除的边的两个端点。

const int N = 1e6+10;   //基环树中点的个数
const int E = 1e6+10;   //基环树中无向边的个数
struct Edge{    int nxt, to;    }e[E*2];
int head[N], cnt;
bool vis[N];
int val[N], ringPt1, ringPt2, not_pass; //ringPt1,ringPt2 -> not_pass边的端点
long long dp[2][N];
void add(int u,int v){
    e[++cnt].nxt = head[u];
    e[cnt].to = v;
    head[u] = cnt;
}
void getDP(int rt, int fa) {
    dp[0][rt] = 0,  dp[1][rt] = val[rt];
    for(int i=head[rt];i;i=e[i].nxt) {
        if(e[i].to == fa)   continue;
        if(i == not_pass || i == (not_pass^1))  continue;
        getDP(e[i].to, rt);
        //具体树形dp策略(根据实际修改)
        dp[0][rt] += max(dp[0][e[i].to], dp[1][e[i].to]);
        dp[1][rt] += dp[0][e[i].to];
    }
}
void dfs(int rt, int fa) {
    vis[rt] = 1;
    for(int i=head[rt];i;i=e[i].nxt) {
        if(e[i].to == fa)   continue;
        if(!vis[e[i].to])   dfs(e[i].to, rt);
        else {
            //记录基环上一条特定边的标号
           //e[not_pass]为该边
            //e[not_pass]^1为该边的反向边
            //hint: 邻接表中 cnt应初始化为1
            not_pass = i;
            ringPt1 = e[i].to;  ringPt2 = rt;
        }
    }
}
void init() {
    memset(head,0,sizeof(head));
    cnt = 1;    //为配合基环边及其反向边的记录,特将其初始化为1
    memset(vis,0,sizeof(vis));
}
int main() {
    init();
    dfs(1, -1);
    getDP(ringPt1, -1);
    long long ans = dp[0][ringPt1];
    getDP(ringPt2, -1);
    ans = max(ans, dp[0][ringPt2]);
}

[BZOJ 1040] 骑士
题目大意:有n个骑士,每个骑士有一个权值。每个骑士都有一个特别讨厌的另一个骑士,他们不应该被同时选中。问选择若干骑士,使得被选中的骑士的权值和最大,最大为多少?

分析:每个骑士都有一个特别讨厌的另一个骑士,看似是一个有向图,实际上还是无向图(例如 u讨厌 v,则选 u就不能 v,选 v就不能选 u)。由于 n个点 n条边,很容易想到基环树求解,但是,实际上此图并不保证两点间一定存在至少一条路径。综合上述情况,可以将其视作由若干基环树构成的基环树林。对每个基环树单独求解后求 Σ。
代码

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N = 1e6+10;
const int E = 1e6 + 10;
struct Edge{
    int nxt, to;
}e[E*2];
int head[N], cnt = 1;
bool vis[N];
int val[N], ringPt1,    ringPt2,    not_pass;
long long dp[2][N];
void add(int u,int v){
    e[++cnt].nxt = head[u];
    e[cnt].to = v;
    head[u] = cnt;
}
void getDP(int rt, int fa)
{
    dp[0][rt] = 0,  dp[1][rt] = val[rt];
    for(int i=head[rt];i;i=e[i].nxt)
    {
        if(e[i].to == fa)   continue;
        if(i == not_pass || i == (not_pass^1))  continue;
        getDP(e[i].to, rt);
        dp[0][rt] += max(dp[0][e[i].to], dp[1][e[i].to]);
        dp[1][rt] += dp[0][e[i].to];
    }
}
void dfs(int rt, int fa)
{
    vis[rt] = 1;
    for(int i=head[rt];i;i=e[i].nxt)
    {
        if(e[i].to == fa)   continue;
        if(!vis[e[i].to])   dfs(e[i].to, rt);
        else{
            not_pass = i;
            ringPt1 = e[i].to;  ringPt2 = rt;
        }
    }
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1,y;i<=n;i++)
        scanf("%d %d",&val[i], &y), add(i,y),   add(y,i);
    long long ans = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(vis[i])  continue;
        dfs(i, -1);
        getDP(ringPt1, -1);
        long long tmp = dp[0][ringPt1];
        getDP(ringPt2, -1);
        ans += max(tmp, dp[0][ringPt2]);
    }
    cout<<ans<<endl;
}

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内容概要:文章于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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