UPC 6611 Bichrome Tree(树状DP)

本文介绍了一种使用树形动态规划方法解决特定树结构中节点颜色和权重分配问题的方法。通过确保每个节点与其子节点中颜色相同的节点的权重之和等于预设值Xi,来判断是否能够构建出符合要求的树形结构。

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题目描述

We have a tree with N vertices. Vertex 1 is the root of the tree, and the parent of Vertex i (2≤i≤N) is Vertex Pi.
To each vertex in the tree, Snuke will allocate a color, either black or white, and a non-negative integer weight.
Snuke has a favorite integer sequence, X1,X2,…,XN, so he wants to allocate colors and weights so that the following condition is satisfied for all v.
The total weight of the vertices with the same color as v among the vertices contained in the subtree whose root is v, is Xv.
Here, the subtree whose root is v is the tree consisting of Vertex v and all of its descendants.
Determine whether it is possible to allocate colors and weights in this way.

Constraints
1≤N≤1 000
1≤Pi≤i−1
0≤Xi≤5 000

输入

Input is given from Standard Input in the following format:
N
P2 P3 … PN
X1 X2 … XN

输出

If it is possible to allocate colors and weights to the vertices so that the condition is satisfied, print POSSIBLE; otherwise, print IMPOSSIBLE.

样例输入
3
1 1
4 3 2

样例输出
POSSIBLE

提示

For example, the following allocation satisfies the condition:
Set the color of Vertex 1 to white and its weight to 2.
Set the color of Vertex 2 to black and its weight to 3.
Set the color of Vertex 3 to white and its weight to 2.
There are also other possible allocations.

题意
给一个n个节点的树,满足第i节点的权值和他所有子节点中与他颜色相同的节点权值相加等于xi,问是否存在这样的树。

思路
要尽量保留值较小的颜色与i的颜色不同,以满足还未确定的节点的x;因为求第i个点时,以它为根的子节点的x值是确定的,即总值Ans确定了;到i点时,一定会有一种颜色的值要变为xi,那么肯定要尽可能大的取Ans中值,保留小的值给它上面的点留下机会。到i时,它的每个子节点的总值由两种颜色的值组成,令值大的为high,小的为low,要是所有的low加起来还大于xi,则不可能,否则尽可能地取high与i颜色一样

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
struct fun{
    int low,high;
    int lh;
}a[1005];
vector<int>v[1005];
const int inf=10000009;
int flog=0;
int dp[5000005],x[1005];
int dfs(int u)
{
    int n=v[u].size();
    if(n)
    {
        int sum=0,Ans=0;//sum为子节点low的和,Ans为总和
        for(int i=0;i<n;i++)
        sum+=dfs(v[u][i]),Ans+=a[v[u][i]].high+a[v[u][i]].high;
        if(sum>x[u])
        {
            flog=1;//不可能有这样的树
            return inf;
        }
        //01背包尽可能地取high
        int m=x[u]-sum;
        for(int i=0;i<=m;i++)
        dp[i]=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
         {
            int xx=v[u][i];
            for(int j=m;j>=a[xx].lh;j--)
           dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[xx].lh]+a[xx].lh);
         }
         int Max=0;
         for(int i=0;i<=m;i++)
         Max=max(Max,dp[i]);
         int t=sum+Max;
         Ans-=t;
         a[u].high=max(Ans,x[u]);//到第u个节点时,值大的颜色,low相反
         a[u].low=min(Ans,x[u]);
         a[u].lh=a[u].high-a[u].low;
    }
    return a[u].low;
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        int xx;
        scanf("%d",&xx);
        v[xx].push_back(i);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&x[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(v[i].size()==0)//叶子节点
    {
        a[i].high=a[i].lh=x[i];
        a[i].low=0;
    }
    dfs(1);
    if(flog)
    printf("IMPOSSIBLE\n");
    else
    printf("POSSIBLE\n");
    return 0; 

}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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