洛谷2899 手机网络(树形DP)

本文介绍了一种使用树形动态规划(Tree DP)解决设施覆盖问题的方法。在一个N个点构成的树状结构中,每个点都有可能建立设施或者被其他点的设施所覆盖。文章详细解释了三种状态的选择:自己建立设施、自己不建由子节点覆盖、自己不建由父节点覆盖,并通过递归方式实现了最优解的求解。

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【题目分析】

N个点,N-1条边,那么这就是一棵树,再看看这种父亲与儿子之间的相互影响的关系,那么就锁定树形DP做法。

当我们确定了一个点为根的时候,所有点的父子关系都确定了。

考虑一个点,有三种选择:1.自己建 2.自己不建,由儿子将自己覆盖 3.自己不建,由父亲覆盖,所以开dp[MAXN][3]记录3个状态的最优解。

考虑转移。如果当前点选择自己建,那么他的儿子就有两种选择:1和3;

如果当前点选择自己不建由儿子覆盖,那么他的儿子中就至少有一个要选择建,所以递归处理儿子建和不建的最优解,再选择哪些儿子要建。

如果当前点被父亲覆盖,那么当前点就不用考虑,直接统计所有儿子最优解即可。

【代码~】

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN=1e4+10;
const int MAXM=2e4+10;
const int INF=0x3f3f3f3f;

int n,cnt;
int head[MAXN];
int nxt[MAXM],to[MAXM];
int dp[MAXN][3],sum[MAXN];

int Read(){
	int i=0,f=1;
	char c;
	for(c=getchar();(c>'9'||c<'0')&&c!='-';c=getchar());
	if(c=='-')
	  f=-1,c=getchar();
	for(;c>='0'&&c<='9';c=getchar())
	  i=(i<<3)+(i<<1)+c-'0';
	return i*f;
}

void add(int x,int y){
	nxt[cnt]=head[x];
	head[x]=cnt;
	to[cnt]=y;
	cnt++;
}

int DP(int u,int fa,int stau){
	if(dp[u][stau]!=-1)
	  return dp[u][stau];
	if(stau==0){
		dp[u][stau]=1;
		for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i]){
			int v=to[i];
			if(v==fa)
			  continue;
			dp[u][stau]+=min(DP(v,u,0),DP(v,u,2));
		}
	}
	if(stau==1){
		dp[u][stau]=INF;
		int total=0;
		for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i]){
			int v=to[i];
			if(v==fa)
			  continue;
			sum[v]=min(DP(v,u,0),DP(v,u,1));
			total+=sum[v];
		}
		for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i]){
			int v=to[i];
			if(v==fa)
			  continue;
			dp[u][stau]=min(dp[u][stau],DP(v,u,0)+total-sum[v]);
		}
	}
	if(stau==2){
		dp[u][stau]=0;
		for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i]){
			int v=to[i];
			if(v==fa)
			  continue;
			dp[u][stau]+=min(DP(v,u,0),DP(v,u,1));
		}
	}
	return dp[u][stau];
}

int main(){
	memset(head,-1,sizeof(head));
	memset(dp,-1,sizeof(dp));
	n=Read();
	for(int i=1;i<n;++i){
		int x=Read(),y=Read();
		add(x,y),add(y,x);
	}
	cout<<min(DP(1,-1,0),DP(1,-1,1));
	return 0;
}

 

<think>好的,我现在需要给用户介绍一下“环基树dp”。首先,我得弄清楚这个概念到底是什么。用户可能指的是在树形动态规划(树形DP)中处理带有环的情况,或者是在基环树(环加树结构)上应用动态规划(DP)。根据常见的算法术语,“基环树”是指一个图中包含一个环,并且环上的每个节点都可能连接着一棵树的结构,所以“环基树dp”应该是在基环树上进行的动态规划。 接下来,我需要确认基环树的基本概念。基环树,也称为环加外向树,是由一个环和若干棵以环上节点为根的外向树组成的图。这种结构在算法题中常见,比如处理有向图中的特定问题或者某些无向图中的问题。 然后,动态规划在树结构中的应用通常是处理子树问题,但当图中有环时,传统的树形DP无法直接应用,因为环会导致循环依赖。因此,处理基环树的DP通常需要特殊的技巧,比如破环成链,将环拆解后转化为树结构,再分别处理每个子树的信息,最后合并结果。 接下来,我需要理清处理基环树DP的典型步骤。可能包括以下几个步骤: 1. 找到图中的环,这可以通过拓扑排序、DFS等方法实现。 2. 对环上的每个节点,处理其子树(即该节点连接的不在环上的部分)的DP信息,类似于普通树形DP。 3. 破环,将环拆成链,以便在链上进行动态规划,处理环上的依赖关系。 4. 合并子树和环上的结果,得到最终答案。 例如,常见的题目可能是在基环树中求最大独立集或者最小顶点覆盖。这种情况下,需要分别处理环上的节点和其子树,然后考虑环上节点的选择情况,避免冲突。 同时,用户可能需要具体的例子来理解这个过程。比如,洛谷中的某些题目,如P2607 [ZJOI2008] 骑士,这道题就是基环树DP的典型应用。题目中的每个骑士有一个讨厌的另一个骑士,形成基环树结构,要求选出最大权值的独立集(即选中的骑士之间没有直接相连的边)。处理方法是找到环,断开环中的一条边,转化为树形DP,分别考虑断开边的两端节点是否被选中,取最大值。 不过,用户可能对具体的实现步骤感兴趣,比如如何找环,如何处理断开后的树,如何合并结果。需要详细说明这些步骤,但要注意不要过于技术化,保持解释的清晰。 另外,需要确保使用正确的中文术语,比如“动态规划”而不是“DP”,虽然缩写DP也常用。同时,注意数学表达式的格式,如变量用$...$包裹,独立公式用$$...$$。 可能还需要比较基环树DP与普通树形DP的区别,强调处理环的关键步骤,比如破环和合并结果。同时,指出基环树DP的时间复杂度通常与环的长度有关,可能为O(n)或O(k)其中k是环的长度。 最后,总结基环树DP的应用场景和解决思路,帮助用户形成整体认识。</think>环基树动态规划(环基树DP)是一种处理**基环树**结构上动态规划问题的算法策略。以下分步骤介绍其核心思想与应用: --- ### 1. **基环树基础** **基环树**是由一个环和若干棵以环上节点为根的外向树组成的图(如图1)。 $$ \text{基环树} = \text{环} + \text{多棵外向树} $$ 特点:存在唯一环,其余部分为树结构。 --- ### 2. **环基树DP的核心挑战** - **循环依赖**:环的存在导致传统树形DP无法直接应用(子树依赖成环)。 - **破环成树**:需将环拆解为链,转化为树结构后再处理。 --- ### 3. **算法步骤** #### **步骤1:找环** - **方法**:DFS、拓扑排序(逐步删除度为1的节点,剩余子图即为环)。 - **示例代码逻辑**: ```python def find_cycle(): 通过DFS标记访问路径,回溯找到环的起点和终点 ``` #### **步骤2:处理子树** 对环上每个节点$u$,单独处理其**外向树**的DP信息(与普通树形DP相同)。 例如:计算子树最大权值、独立集等。 #### **步骤3:破环并处理环上DP** - **破环**:选择环上一条边$u \to v$,断开后形成链。 - **环上DP**:在链上做两次动态规划(强制$u$选/不选,避免循环依赖)。 #### **步骤4:合并结果** 将子树结果与环上DP结果结合,取全局最优解。 --- ### 4. **典型例题分析** #### **题目:P2607 [ZJOI2008] 骑士** - **题意**:基环树森林中选互不攻击的骑士,求最大权值和。 - **解法**: 1. 对每棵基环树,找到环并断开边$u \to v$。 2. 对断开后的树做两次树形DP: - 强制不选$u$,计算最大值。 - 强制不选$v$,计算最大值。 3. 取两次结果的最大值,累加所有基环树的答案。 --- ### 5. **时间复杂度** - 找环:$O(n)$ - 子树DP:$O(n)$ - 环上DP:$O(k)$($k$为环长) - **总复杂度**:$O(n)$ --- ### 6. **关键技巧** - **破环法**:通过断开环上一条边,将问题转化为树形DP。 - **状态设计**:需考虑环上节点的约束(如是否被选中)。 --- ### 7. **应用场景** - 基环树上的最大独立集、最小覆盖集。 - 带环图中的路径计数、最优化问题。 通过以上步骤,环基树DP能有效处理带环结构的动态规划问题,核心思想是将环转化为链,分情况讨论以消除循环依赖。
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