codeforces 855C 树DP

本文介绍了一道关于树形DP的问题,需要对一棵树进行染色,并满足特定条件,利用动态规划的方法来求解可能的染色方案数量。

简略题意:给出一颗树,有m种颜色,第k种颜色是特殊颜色,树上最多有x个特殊颜色点。
你需要把整个树染色,且保证特殊颜色节点以下条件:
1. 与其相连的不能有特殊颜色节点。
2. 与其相连的节点的颜色序号必须小于k。
问有多少种满足要求的树。

这题的突破点在于x很小。
其实节点的颜色种类只有3种:
0. 能够和特殊颜色相连的点(小于k)。
1. 特殊颜色点(等于k)。
2. 特殊颜色外,不能和特殊颜色相连的点(大于k)。

考虑dp[u][i][0/1/2],表示以u为根的子树中,有i个特殊颜色节点,u节点的类型是[0/1/2]分别对应以上。
枚举当前u子树中特殊节点个数j,枚举其子节点为根的特殊节点个数k,转移详见代码。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

typedef long long LL;

const LL maxn = 110000;
LL dp[maxn][12][3];
vector<int> G[maxn];
const int mod = 1e9+7;

namespace treedp{
    int n, m;
    int k, x;
    void dfs(int u, int fa) {
        dp[u][0][0] = k - 1, dp[u][1][1] = 1, dp[u][0][2] = m - k;
        for(int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
            int v = G[u][i];
            if(v == fa) continue;
            dfs(v, u);
            LL buf[12][3] = {0};
            for(int j = x; j >= 0; j--) {
                for(int k = 0; k <= j; k++) {
                    buf[j][0] += (dp[v][k][0] + dp[v][k][1] + dp[v][k][2]) * dp[u][j-k][0];
                    buf[j][0] %= mod;
                    buf[j][1] += dp[v][k][0] * dp[u][j-k][1];
                    buf[j][1] %= mod;
                    buf[j][2] += (dp[v][k][0] + dp[v][k][2]) * dp[u][j-k][2];
                    buf[j][2] %= mod;
                }
            }
            memcpy(dp[u], buf, sizeof buf);
        }
    }
    void solve() {
        scanf("%d%d", &n, &m);
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            int u, v;
            scanf("%d%d", &u, &v);
            G[u].push_back(v);
            G[v].push_back(u);
        }
        scanf("%d%d", &k, &x);
        dfs(1, -1);
        LL sum = 0;
        for(int i = 0; i <= x; i++) {
            sum += dp[1][i][0] + dp[1][i][1] + dp[1][i][2];
            sum %= mod;
        }
        printf("%lld\n", sum);
    }
}

int main() {
    treedp::solve();
    return 0;
}
### 关于C++中的形动态规划(Tree DP形动态规划是一种基于图论的算法设计技术,通常用于解决定义在结构上的优化问题。这类问题的特点是输入数据可以表示为一棵无环连通图(即),并且可以通过自底向上的方式计算最优解。 #### DP的核心概念 DP的关键在于状态的设计以及如何通过子节点的状态来更新父节点的状态。常见的做法是从叶子节点开始逐步向上回溯,直到根节点完成整个的状态转移过程[^1]。 以下是实现DP的一个通用模板: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义最大节点数 const int MAXN = 100005; vector<int> tree[MAXN]; // 邻接表存储结构 long long dp[MAXN][2]; // 动态规划数组 void dfs(int u, int parent) { // 初始化当前节点的状态 dp[u][0] = 0; // 不选当前节点的情况 dp[u][1] = some_value(u); // 选当前节点的情况 for (auto &v : tree[u]) { if (v != parent) { // 跳过父节点 dfs(v, u); // 更新dp[u][0], 假设不选u,则可以从子节点任意选择 dp[u][0] += max(dp[v][0], dp[v][1]); // 更新dp[u][1], 假设选择了u,则不能选择其直接子节点 dp[u][1] += dp[v][0]; } } } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n; cin >> n; // 构建 for (int i = 1; i < n; ++i) { int a, b; cin >> a >> b; tree[a].push_back(b); tree[b].push_back(a); } // 开始DFS遍历 dfs(1, -1); cout << max(dp[1][0], dp[1][1]); // 输出最终结果 } ``` 上述代码展示了一个典型的DP实现流程。`dfs`函数负责递归访问每一个节点并填充动态规划表格 `dp` 的值。具体来说: - `dp[u][0]`: 表示不选取节点 `u` 时的最大收益。 - `dp[u][1]`: 表示选取节点 `u` 时的最大收益。 此模板可以根据实际问题调整状态定义和转移方程。 #### 学习资源推荐 对于希望深入学习 Tree DP 的开发者而言,以下是一些可能有帮助的学习材料或教程链接[^2]: - **LeetCode**: 提供大量有关DP的实际编程题目,例如“House Robber III”等问题可以直接练习该技巧。 - **Codeforces Blog Entries**: Codeforces社区中有许多高质量博客文章专门讨论各种类型的动态规划及其应用案例。 - **GeeksforGeeks Articles on Dynamic Programming over Trees**: 这里包含了详细的理论解释加上多个实例分析。 #### 注意事项 当处理大规模数据集时需注意效率问题;此外还需考虑边界条件如孤立点或者仅有单条边连接的小型测试样例是否会引发错误逻辑判断等情况发生。
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