洛谷P2607 [ZJOI2008]骑士 基环树动归

本文深入探讨了使用C++实现的一种复杂图论算法,详细介绍了如何通过深度优先搜索(DFS)来解决最大流问题,并结合并查集(Disjoint Set)进行节点连通性查询,从而优化网络流算法的效率。

Code:

#include<algorithm>
#include<cstdio>               
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1000000+233;
const int N=1000000+233;
int A[N],B[N];                 
ll G[N],F[N];                  
int head[maxn*2],nex[maxn*2],to[maxn*2],val[maxn],vis[maxn];
int cnt,num,root;
struct Circle{
    int p[maxn];
    void init(){
        for(int i=1;i<maxn-12;++i)p[i]=i;
    }
    int find(int x){
        if(p[x]==x)return x;
        else return p[x]=find(p[x]);
    }
    int query(int x,int y){
        int a=find(x);int b=find(y);
        if(a!=b)p[a]=b;
        if(a==b)return 1;
        return 0;                                  
    }
}S;                                         
void add_edge(int u,int v){
    nex[++cnt]=head[u],to[cnt]=v,head[u]=cnt;
}
void dfs(int u,int fa,int c){
	G[u]=val[u],F[u]=0,vis[u]=1;
	for(int v=head[u];v;v=nex[v])
		if(to[v]!=fa){
			dfs(to[v],u,c);
			G[u]+=F[to[v]];
			F[u]+=max(F[to[v]],G[to[v]]);
		}
}
int main(){
    ll ans=0;
    S.init();
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i){
        int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);
        val[i]=a;
        int flag=S.query(i,b);
        if(flag==0){
            add_edge(i,b);
            add_edge(b,i);
        }
        if(flag==1)A[++num]=b,B[num]=i;
    }
    for(int i=1;i<=num;++i){
        int a=A[i],b=B[i];
        ll sum1,sum2;
        root=b;dfs(b,-1,a);sum1=F[b];
        root=a;dfs(a,-1,b);sum2=F[a];
        ans+=max(sum1,sum2);
    }
    for(int i=1;i<=n;++i)
    	if(!vis[i]){
    		dfs(i,-1,-2);
    		ans+=max(F[i],G[i]);
    	}
    printf("%lld",ans);
    return 0;
}
<think>好的,我现在需要给用户介绍一下“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)中处理带有的情况,或者是在树(加树结构)上应用动态规划(DP)。根据常见的算法术语,“树”是指一个图中包含一个,并且上的每个节点都可能连接着一棵树的结构,所以“树dp”应该是在树上进行的动态规划。 接下来,我需要确认树的本概念。树,也称为加外向树,是由一个和若干棵以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,但当图中有时,传统的树形DP无法直接应用,因为会导致循依赖。因此,处理树的DP通常需要特殊的技巧,比如破成链,将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,我需要理清处理树DP的典型步骤。可能包括以下几个步骤: 1. 找到图中的,这可以通过拓扑排序、DFS等方法实现。 2. 对上的每个节点,处理其子树(即该节点连接的不在上的部分)的DP信息,类似于普通树形DP。 3. 破,将拆成链,以便在链上进行动态规划,处理上的依赖关系。 4. 合并子树和上的结果,得到最终答案。 例如,常见的题目可能是在树中求最大独立集或者最小顶点覆盖。这种情况下,需要分别处理上的节点和其子树,然后考虑上节点的选择情况,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,断开中的一条边,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,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$$...$$。 可能还需要比较树DP与普通树形DP的区别,强调处理的关键步骤,比如破和合并结果。同时,指出树DP的时间复杂度通常与的长度有关,可能为O(n)或O(k)其中k是的长度。 最后,总结树DP的应用场景和解决思路,帮助用户形成整体认识。</think>树动态规划(树DP)是一种处理**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. **础** **树**是由一个和若干棵以上节点为根的外向树组成的图(如图1)。 $$ \text{树} = \text{} + \text{多棵外向树} $$ 特点:存在唯一,其余部分为树结构。 --- ### 2. **树DP的核心挑战** - **循依赖**:的存在导致传统树形DP无法直接应用(子树依赖成)。 - **破成树**:需将拆解为链,转化为树结构后再处理。 --- ### 3. **算法步骤** #### **步骤1:找** - **方法**:DFS、拓扑排序(逐步删除度为1的节点,剩余子图即为)。 - **示例代码逻辑**: ```python def find_cycle(): 通过DFS标记访问路径,回溯找到的起点和终点 ``` #### **步骤2:处理子树** 对上每个节点$u$,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:破并处理上DP** - **破**:选择上一条边$u \to v$,断开后形成链。 - **上DP**:在链上做两次动态规划(强制$u$选/不选,避免循依赖)。 #### **步骤4:合并结果** 将子树结果与上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**:树森林中选互不攻击的骑士,求最大权值和。 - **解法**: 1. 对每棵树,找到并断开边$u \to v$。 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,累加所有树的答案。 --- ### 5. **时间复杂度** - 找:$O(n)$ - 子树DP:$O(n)$ - 上DP:$O(k)$($k$为长) - **总复杂度**:$O(n)$ --- ### 6. **关键技巧** - **破法**:通过断开上一条边,将问题转化为树形DP。 - **状态设计**:需考虑上节点的约束(如是否被选中)。 --- ### 7. **应用场景** - 树上的最大独立集、最小覆盖集。 - 带图中的路径计数、最优化问题。 通过以上步骤,树DP能有效处理带结构的动态规划问题,核心思想是将转化为链,分情况讨论以消除循依赖。
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