九大背包问题专题--有依赖的背包问题(树形Dp结合)

本文探讨了有依赖的背包问题,这是一种结合背包问题与树形动态规划(DP)的复杂优化问题。文章详细解析了如何通过树形DP将问题转化为分组背包问题,进而求解在给定背包容量下,选择哪些具有依赖关系的物品能获得最大价值。通过实例讲解了算法的实现过程,包括输入输出格式、数据范围及代码实现。

9.有依赖的背包问题

问题:
有N件物品和一个容量是V的背包。

物品之间具有依赖关系,且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品,则必须选择它的父节点。
如图所示
在这里插入图片描述

如果选择物品5,则必须选择物品1和2,这是因为2是5的父节点,1是2的父节点。
每件物品的编号是i,体积是vi,价值是wi,依赖的父节点编号是pi。物品的下标范围是1…N.

求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包的容量,且价值总和最大。
输出最大价值

输入格式
第一行有两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品个数、背包容量。

接下来有N行,每行数据表示一个物品
第i行有三个整数vi,wi,pi,用空格隔开,分别表示物品的体积、价值和依赖的物品编号。
如果pi=-1,表示根节点,数据保证所有物品构成一棵树。

输出格式
输出一个整数,表示最大价值

数据范围
1<N,V<=100
0<vi,wi<=100
父节点编号范围:
内部节点:1<=pi<=N;
根节点:pi=-1;

输入样例
5 7
2 3 -1
2 2 1
3 5 1
4 7 2
3 6 2

输出样例
11

分析思路:

背包和树形Dp结合(转化为分组背包问题)

每个结点,把它们对应的子节点都递归计算一下,算出每个子节点不同体积下的最大价值;,每个子节点都是一个物品组,不同体积对应到不同组;整个组里面只能选择一个物品

f[i][j]表示选结点i的情况下,所用的体积是j的情况下,以i为根的整棵子树的最大价值是多少

从上往下递归求解,每做完一个结点,先把它的所有子节点的f[i][j]都算出,每个子节点对应在不同体积下,它们要对应的价值

for(int j=m-v[u];j>=0;j--) //枚举体积 ,(m减当前物品的体积)留一个空位,从大到小(只能选一次) 

若体积大于等于当前物品体积,需要在之前空出的位置,把这个物品加进去
f[u][i-v[u]]+w[u];更新的价值

若体积小于等于当前物品体积,整个子树一个节点都不选择(依赖性)



  for(int k=0;k<=j;k++)  //枚举物品组里面的每个物品 
		      f[u][j]=max(f[u][j],f[u][j-k]+f[son]
<think>好的,我现在要回答用户关于“有依赖的背包问题”和“树形动态规划”的关系及差异的问题。首先,我需要明确这两个概念的定义和特点,然后找出它们的联系和区别。 根据引用中的资料,树形DP是在树形结构上定义状态,比如二叉树或多叉树,典型问题包括最大路径和、独立集等(引用[2])。而有依赖的背包问题,比如像物品之间有父子依赖关系,比如选子节点必须选父节点的情况,这可能涉及到树形结构。因此,两者都可能涉及树结构,这是它们的联系之一。 接下来,树形DP的解决方式通常是自顶向下或自底向上递归处理每个节点,结合子树的状态转移(引用[4]提到可能需要从叶子到根递推)。而有依赖的背包问题,例如在背包问题中物品形成依赖树,处理时需要将子树视为一个整体,可能转化为分组背包的问题,每个子树对应一组物品,选择不同组合。这里可能需要将树的结构分解为多个子问题,然后合并结果,这类似于树形DP的状态转移。 差异方面,树形DP的应用范围更广,可以处理各种树上的问题,比如路径和、监控等,而有依赖的背包问题更特定,是背包问题的一个变种,依赖关系通常形成树结构。另外,解决方法上,树形DP可能更侧重于递归和子树状态的处理,而有依赖的背包可能需要将树转换为背包中的分组或依赖条件,例如父节点选择后才能选子节点,这时需要处理选择顺序和组合方式的不同。 还需要考虑状态定义的不同。树形DP的状态可能涉及节点的选择与否(如独立集问题),而有依赖的背包可能状态需要表示容量和子树的选择情况,比如处理每个子树时考虑不同的容量分配。 用户提供的引用中提到动态规划处理的问题有最优子结构和重叠子问题(引用[1]),而树形DP和依赖背包都符合这些特征。此外,引用[3]提到多重背包展开的问题,可能和依赖背包中的树结构分解有类似优化思路,比如避免重复计算。 总结来说,两者的联系在于都处理树形结构,使用动态规划,状态转移涉及子树。区别在于问题类型和状态定义,树形DP更广泛,而依赖背包是特定背包问题,处理依赖关系时的状态和转移方式不同。</think>### 有依赖的背包问题树形动态规划的关系及差异分析 #### 1. **核心联系** - **树形结构为共同载体** 两者均基于树形结构定义问题。树形动态规划(树形DP)直接以树节点为状态载体,例如计算最大路径和或独立集(引用[2]);而有依赖的背包问题中,物品依赖关系通常形成树结构(如父节点物品被选中后,子节点物品才可选),需通过遍历子树处理依赖逻辑。 - **动态规划的核心思想** 均符合动态规划的最优子结构和重叠子问题特性(引用[1])。例如,树形DP通过子树的最优解推导全局解,有依赖的背包问题将子树视为子背包进行合并。 #### 2. **核心差异** - **问题类型与目标不同** - **树形DP**:解决通用树形结构问题,如路径计算、节点选择(引用[2]中的独立集问题)。 - **有依赖的背包**:是背包问题的变种,目标是在满足依赖约束下最大化背包价值。 - **状态定义与转移逻辑** - **树形DP**:状态通常与节点属性相关,例如$dp[u][0/1]$表示节点$u$选或不选时的最优解(引用[4]中的自底向上递推)。 - **有依赖的背包**:状态需结合背包容量与子树选择,例如$dp[u][c]$表示子树$u$在容量$c$下的最大价值,需遍历子树并合并子背包(类似分组背包)。 - **依赖关系的处理方式** - **树形DP**:依赖关系隐含在树结构中(如父子节点连通性)。 - **有依赖的背包**:依赖关系显式约束物品选择顺序(如选父节点后才能选子节点)。 #### 3. **典型应用场景** - **树形DP**: 1. 二叉树中的最大路径和 2. 树上的独立集问题(选不相邻节点) 3. 监控二叉树的最小摄像头数量(引用[2])。 - **有依赖的背包**: 1. 设备升级问题:需先购买基础设备再购买扩展组件。 2. 课程选修问题:某些课程依赖前置课程,选择时需满足依赖。 #### 4. **算法实现对比** **树形DP示例(独立集问题)** ```python def tree_independent_set(root): def dfs(u): if not u: return (0, 0) include = 1 exclude = 0 for v in u.children: inc_v, exc_v = dfs(v) include += exc_v # 选u则子节点不能选 exclude += max(inc_v, exc_v) return (include, exclude) return max(dfs(root)) ``` **有依赖的背包问题示例(子树合并)** ```python def dependent_knapsack(root, capacity): def dfs(u): dp_u = [0] * (capacity + 1) for v in u.children: # 遍历子树 dp_v = dfs(v) for c in range(capacity, u.weight-1, -1): for k in range(capacity - c + 1): if c + k <= capacity: dp_u[c + k] = max(dp_u[c + k], dp_u[c] + dp_v[k]) if u.parent_selected: # 父节点已选时更新当前节点 for c in range(capacity, u.weight-1, -1): dp_u[c] = max(dp_u[c], dp_u[c - u.weight] + u.value) return dp_u return dfs(root)[capacity] ``` #### 5. **优化方向对比** - **树形DP**:通过后序遍历减少重复计算(引用[4]中的自底向上递推),或结合记忆化搜索。 - **有依赖的背包**:将子树合并过程优化为分组背包,避免指数级复杂度(引用[3]中的空间优化思路)。 --- ###
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