ExFoler的博客

limpid和S酱在传输秘密信息，秘密信息可以看成一个数字x。S酱决定将秘密信息x编码成一个字符串S。而limpid决定解密这个x是多少。当他知道S后，他会将其还原成真正的解码串Sn′​，具体的还原方式为：其中，ai​表示字符串S第i个位置上的字符（从1开始编号），加号表示拼接运算。在知道真正的解码串之后，limpid会根据与S酱之前商定好的T开始解密，其中x为T在Sn′​中以子序列形式出现的次数。如果你是l。

这里搬了一道codeforces的题目Educational Codeforces Round 168 (Rated for Div. 2)中的T4，利用树形DP的方式可解。

由题中数据范围来推测使用的算法，由点和边的关系考虑整个图的结构。附带部分分和代码，绝对良心！

poj的题目Jury Compromise，这篇题解中附带了思考过程，非常亲民。

状压dp在动态规划中也很重要，通常通过二进制下每一位是否为1来表示一种状态，并且将一组这样的东西整体转移，但状压并不只能压缩成二进制，这个题中每个东西有三种状态，因此可以压缩成三进制的数来理解。

动态规划在我看来其实就是用一个数来代表一种状态，通过一个状态转移方程，来将这个状态传递下去，补充不漏地得到每一种情况，并从中取得最优解或者想要的最想要的结果。

背包是动态规划中很重要的一部分，而完全背包正是很简单的一种背包模型，通常表现为有n个物品，每个物品都有其对应的价值与体积，在背包装得下的情况下让其中的价值尽量大。而在完全背包中，一个物品可以出现多次。

背包是动态规划中很重要的一部分，而01背包正是最简单的一种背包模型，通常表现为有n个物品，每个物品都有其对应的价值与体积，在背包装得下的情况下让其中的价值尽量大。而01背包中，每个物品只能使用一次，非0即1，要么有一个要么一个也没有。

实现动态规划的方式有很多种，而拓扑可以实现的操作也有很多种，这道题就是一道将二者合一的洛谷紫题。