NKOI 3691 树上染色

解决树上涂色问题,寻找给定树上所有节点涂上两种颜色的最小成本。通过动态规划方法,定义多种状态来优化计算过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

                                                                           树上涂色
                                                               时间限制 : 1000MS   空间限制 : 65536 KB  
问题描述
  给出一棵有n个节点(编号1到n)的树,开始时每个节点都没有颜色。现在有A和B两种颜色,给第x号节点涂上A颜色需要花费Ax块钱,给x号节点涂上B颜色需要花费Bx块钱。
  如果i,j两个节点相邻,也就是i和j之间有边直接相连。若i号点已经涂成了A色,那么给j号点涂A色只需Aj/2块钱。若i号点已经涂成了B色,那么给j号点涂B色只需Bj/2块钱。也就是说,如果相邻点已经被涂了相同的颜色,当前点涂这种颜色的时候只需要一半的费用。

  现在需要将树上所有点都涂上颜色,问最少需要多少费用?


输入格式
第一行,一个整数n,表示节点总数
第二行,n个空格间隔的整数,分别表示给1到n号节点涂上A颜色所需费用
第三行,n个空格间隔的整数,分别表示给1到n号节点涂上B颜色所需费用
接下来n-1行,每行两个整数i和j,表示i和j节点间有边直接相连

输出格式
一行,一个整数,所需最小费用

样例输入 1
3
1 2 5
3 8 1
1 2
1 3

样例输出 1
3

样例输入 2
6
1 40 2 5 6 10
4 14 4 2 8 30
1 2
1 3
2 4
4 5
4 6

样例输出 2
25

提示
1<=n<=100

0<=Ax,Bx<=10000


状态:

f[i][0]:   以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中i涂A颜色,与i连通的同色块(在子树内的)中,所有点都是以半价涂色的(即没有“涂色起点”)。
f[i][1]:  以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中,i涂A颜色,与i连通的同色块中,存在一个节点是以全部代价涂色的(即有“涂色起点”)。
g[i][0]:  以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中i涂B颜色,与i连通的同色块中,所有点都是以半价涂色的。
g[i][1]:  以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中i涂B颜色,与i连通的同色块中,存在一个节点是以全部代价涂色的。

f[i][0]= Sum{ min( f[ j][0] , g[ j][1] ) }    j为i的所有儿子节点

1.为什么不讨论f[j][1]呢?

因为f[i][1]表示i涂颜色A,且子树中与之相连的同色连通块中都没有全价涂A色的点,所以只能讨论f[j][0];

2.为什么不讨论g[j][0]呢?

 因为g[j][0]表示j为根的子树中,与j同色的连通块全是半价的B颜色点。而j的父亲是涂的A颜色,与j连通的同色块中又没有全价的B色节点,那该同色连通块的颜色是从何点开始涂起的呢?其中必须有一个点事涂的全价B色,与g[j][0]矛盾,所以不用讨论g[j][0]。

f[i][0]:   以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中i涂A颜色,与其连通的同色块(在子树内的)中,所有点都是以半价涂色的(即没有“涂色起点”)。
f[i][1]:  以i为根的子树,涂上颜色的最小代价。其中,i涂A颜色,与其连通的同色块中,存在一个节点是以全部代价涂色的(即有“涂色起点”)。
g[i][0],g[i][1]表示i涂B颜色,定义与f[ ][ ]类似

f[i][0]= Sum{ min( f[j][0] , g[j][1] ) }    j为i的所有儿子节点

f[i][1]= min{
           f[i][0]+ A[i]/2            //i涂全价A色
           f[i][0]+ ChaJia           //i的一个同色连通子树中存在节点涂全价A色
      }
     ChaJia=min{ f[j][1]-min(f[j][0] ,  g[j][1] )  }   j为i的所有儿子节点

说明:
f[i][1]表示i为根的字数中,i涂A色,且与i同色的连通块中,有一个点是全价A的最优方案。 我们可以对i涂全价A,也可以使与A同色连通的某棵子树中存在全价A的点。
而f[i][0]表示i为根的子树中,i涂A色,且与i同色的连通块全是半价A的最优方案。求f[i][1]只需在f[i][0]上做调整
如果我们直接将i涂成全价的A,即是f[i][0]+A[i]/2
如果我们不把i涂成全价的A,而是选一棵与i同色连通的且存在全价A的子树替换掉原来的子树,即是f[i][0]+ChaJia 这棵子树原来加入f[i][0]的状态是min(g[j][1],f[j][0]),而新替换进的状态是f[j][1],两者之差即为替换产生的差价

最后注意,由于有除法所以有精度差,因此出数据的时候一定要非常,非常注意

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
const int inf=1e9;
int n,a[205],b[205];
int f[205][5],g[205][5];
int NEXT[205],END[205],LAST[205],cnt;
void insert(int a,int b){  
    END[++cnt]=b;  
    NEXT[cnt]=LAST[a];  
    LAST[a]=cnt;  
}
void dp(int p,int fa){
	int cj1=inf,cj2=inf,temp,i,j;
	bool leaf=true;
	for(i=LAST[p],j=END[i];i;i=NEXT[i],j=END[i]){
		if(j==fa)continue;
		dp(j,p);
		leaf=false;
		temp=min(f[j][0],g[j][1]),f[p][0]+=temp,cj1=min(cj1,f[j][1]-temp);
		temp=min(g[j][0],f[j][1]),g[p][0]+=temp,cj2=min(cj2,g[j][1]-temp);
	}
	if(leaf){
		f[p][0]=a[p]/2,f[p][1]=a[p];
		g[p][0]=b[p]/2,g[p][1]=b[p];
	}
	else {
		f[p][0]+=a[p]/2,f[p][1]=f[p][0]+min(a[p]/2,cj1);
		g[p][0]+=b[p]/2,g[p][1]=g[p][0]+min(b[p]/2,cj2);
	}
}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	int i,x,y,j;
	for(i=1;i<=n;i++)
	    scanf("%d",&a[i]);
	for(i=1;i<=n;i++)
	    scanf("%d",&b[i]);
	for(i=1;i<n;i++){
		scanf("%d%d",&x,&y);
		insert(x,y);
		insert(y,x);
	}
	dp(1,0);
	cout<<min(f[1][1],g[1][1]);
}

<think>好的,用户想了解树结构上的染色问题或算法。首先,我需要明确树结构染色的基本概念。树是一种分层的数据结构,由节点和边组成,没有环路。染色问题通常涉及给节点或边着色,满足特定条件,比如相邻节点颜色不同。这在图论中很常见,但树作为特殊图结构可能有更高效的算法。 接下来,我得回忆常见的树染色算法。比如,二叉树的最小染色数。根据四色定理,平面图四色足够,但树结构更简单,可能只需两色。比如,二分图可以用两种颜色区分相邻节点,而树是二分图,所以两色即可。用户可能想知道具体怎么实现。 然后,可能需要考虑不同的约束条件。比如,顶点染色、边染色,或者有额外限制,如每个节点颜色不能与父节点或子节点相同。不同约束下的算法复杂度不同。例如,贪心算法在树结构中可以高效找到可行解,因为树的结构层次分明,可以按层次遍历染色。 还要考虑应用场景。树结构染色可能用于任务调度、寄存器分配、路径冲突避免等。比如,编译器中的寄存器分配需要给变量分配寄存器,避免冲突,树结构可能简化问题。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到数据结构和算法是程序的基础,引用[2]展示了树的具体结构(孩子兄弟表示法),引用[3]是R树用于空间搜索。虽然引用[3]可能不直接相关,但树结构在空间索引中的应用可能涉及区域划分,或许与染色问题有间接联系。 用户的问题可能涉及算法步骤和实现。例如,如何用DFS或BFS遍历树并染色。具体来说,根节点选一个颜色,子节点选另一个颜色,递归下去。对于n叉树,可能需要更多颜色,但根据树的性质,可能仍保持较低颜色数。 此外,可能需要讨论动态染色,即树结构变化时如何高效更新颜色。例如,插入或删除节点后,如何调整颜色而不全盘重算。这可能涉及局部调整的策略,保持整体颜色有效性。 还要注意可能的优化,比如最少颜色数。对于树来说,最小顶点染色数是2,但如果是边染色或其他约束,可能不同。例如,边染色可能需要Δ(最大度数)种颜色,根据Vizing定理。 最后,用户可能需要示例代码,比如用孩子兄弟树节点结构实现染色。根据引用[2]的结构,每个节点有firstChild和nextSibling指针,可以设计递归函数遍历并染色。 总结,回答需要涵盖树染色的基本概念、常见算法(如贪心)、应用场景、复杂度分析,以及可能的代码示例。同时,结合用户提供的引用,特别是数据结构的基础和树的具体实现,确保回答准确且有依据。</think>### 树结构的染色问题与算法 树结构的染色问题是图论中的一个经典问题,主要研究如何在满足特定约束条件下为树的节点或边分配颜色。树作为一类特殊的无环连通图,其染色问题通常具有高效的解决方案。 --- #### 一、树染色问题的分类 1. **顶点染色** 要求相邻节点颜色不同,最小颜色数称为树的**色数**。 **定理**:树的色数为2(即树是二分图)[^1]。 **算法**:使用DFS或BFS遍历,交替染色。 2. **边染色** 要求相邻边颜色不同,最小颜色数为树的最大度数$Δ$(由Vizing定理保证)[^2]。 3. **特殊约束染色** 如路径染色(路径上颜色唯一)、动态染色(树结构变化时更新颜色)等。 --- #### 二、树顶点染色算法实现(贪心法) 以二叉树为例,使用层次遍历实现两色交替染色: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def color_tree(root): if not root: return queue = [(root, 0)] # 0表示颜色A,1表示颜色B while queue: node, color = queue.pop(0) node.color = color # 实际应用中可将颜色存储在节点属性中 if node.left: queue.append((node.left, 1 - color)) if node.right: queue.append((node.right, 1 - color)) ``` --- #### 三、应用场景 1. **任务调度** 将任务视为树节点,相邻任务需分配不同资源(如CPU时间片)。 2. **网络路由** 避免相邻路径的通信冲突(边染色问题)[^3]。 3. **编译器优化** 寄存器分配中,变量依赖关系构成树结构,通过染色分配寄存器。 --- #### 四、复杂度与优化 - **时间复杂度**:$O(n)$,通过遍历实现。 - **空间复杂度**:$O(n)$,递归或队列存储节点。 - **优化方向**:动态染色(局部更新)、分布式染色(并行处理子树)。 --- #### 五、孩子兄弟表示法的染色实现 根据引用[2]中的树结构定义: ```c struct ChildSiblingTreeNode { void *data; struct ChildSiblingTreeNode *firstChild; struct ChildSiblingTreeNode *nextSibling; }; void color_tree(struct ChildSiblingTreeNode *node, int color) { if (!node) return; // 染色操作(例如标记到data字段) struct ChildSiblingTreeNode *child = node->firstChild; while (child) { color_tree(child, 1 - color); // 子节点交替染色 child = child->nextSibling; } } ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值