Codeforces 486D Valid Sets(dfs)

本文介绍了一种使用树形动态规划(DP)的方法来解决特定的节点选择问题。在一个给定的树结构中,每个节点都有一个权值,目标是选择一组节点,使得这些节点的权值最大值与最小值之差不超过预设值d,同时选择的节点组合数量达到最大。文章详细解释了如何通过枚举根节点并应用深度优先搜索(DFS)来避免重复计数,最终求得所有可能的选择方案。

题目大意:给定一棵树,每个节点有个权值,现在要选定一些节点,要求非空,并且maxVal-minVal不大于d。问说有多
少种选择方法。
解析:
枚举每个节点作为根节点
默认根节点为权值最大的节点
然后进行dfs
为了避免重复,在两个节点相等时,要求根节点大的时候才能继续进行
由于是乘法,所以longlong 很必要

#include<bits/stdc++.h>
using namespace  std;
#define ll long long
#define pb push_back
#define inf 2099999999
#define mod 1000000007
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define rep1(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
const int N=2e3+100;
ll arr[N];
vector<ll>G[N];
ll d;
/**

*/
ll dfs(int now ,int pre ,int rt)
{
    ll ret=1;
    for(int i=0;i<G[now].size();i++)
    {
        int y=G[now][i];
        if(y!=pre&&arr[rt]>=arr[y]&&arr[rt]-arr[y]<=d&&(arr[rt]!=arr[y]||rt>y))
            ret=(ret*(dfs(y,now,rt)+1))%mod;
    }
    return ret;
}
int main()
{
    #ifdef LOCAL_DEFINE
        freopen("D://rush.txt", "r", stdin);
    #endif
    ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0);
    ll n,a,b;
    cin>>d>>n;
    rep(i,1,n) cin>>arr[i];
    rep(i,1,n-1)
    {
        cin>>a>>b;
        G[a].pb(b);
        G[b].pb(a);
    }
    ll ans=0;
    rep(i,1,n)
    {
        ans=(ans+dfs(i,0,i))%mod;
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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