[HAOI2015]树上染色 【树形背包】

本文详细解析了一种基于子树的动态规划算法,通过Vjudge平台的HYSBZ-4033题目进行实例讲解。该算法通过计算每个节点作为根的子树中选择特定数量的黑色点对总贡献的影响,解决最优路径问题。文章提供了完整的C++代码实现,展示了如何利用邻接表存储树结构,并使用递归深度优先搜索进行状态转移。

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

题目链接:https://vjudge.net/problem/HYSBZ-4033

考虑每个边对答案的贡献

dp[i][j]表示以i为根的子树中共选取j个黑色的点,对答案的贡献。

#include <bits/stdc++.h>
#define rep(i, a, b) for(int i = (a); i <= (b); i++)
#define per(i, a, b) for(int i = (a); i >= (b); i--)
#define pb push_back
#define ll long long
using namespace std;
const int N = 3100;
int n,m;
int tot,head[N];
ll dp[N][N],siz[N];
struct E{
    int v;
    ll w;
    int nxt;
}edge[N*2];
void ae(int u,int v,ll w) {
    tot++;
    edge[tot] = (E){v,w,head[u]};
    head[u] = tot;
}
void dfs(int u,int f) {        
    dp[u][0] = dp[u][1] = 0;
    siz[u] = 1;
    for(int i = head[u]; ~i; i = edge[i].nxt) {
        int v = edge[i].v;
        ll w = edge[i].w;
        if(v==f) continue;
        dfs(v,u);
        int P1 = min(siz[u],1ll*m);
        per(j, P1, 0) {
            per(k, min(siz[v],1ll*m-j), 0) {
                ll num1 = k*(m-k);
                ll num2 = (siz[v]-k)*(n-m-siz[v]+k);
                dp[u][j+k] = max(dp[u][j+k],dp[u][j]+dp[v][k]+w*(num1+num2));
            }
        }
        siz[u]+=siz[v];
    }
}
int main() {
   // freopen("a.txt","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    rep(i, 1, n) head[i] = -1;
    rep(i, 1, n-1) {
        int u,v;
        ll w;
        scanf("%d%d%lld",&u,&v,&w);
        ae(u,v,w);
        ae(v,u,w);
    }
    dfs(1,0);
    printf("%lld",dp[1][m]);
    return 0;
}

 

### 洛谷平台上的动态规划刷题推荐顺序 对于初学者来说,掌握动态规划的基础概念和常见模型非常重要。以下是基于洛谷平台的动态规划学习路径以及推荐的刷题顺序: #### 一、基础知识积累 在开始刷题之前,建议先通过课程或书籍理解动态规划的核心思想,包括状态定义、转移方程设计、边界条件处理等内容[^1]。 #### 二、入门级题目练习 从简单的线性DP入手,熟悉基本的状态表示方法和递推关系。 - **P1004 [NOIP2000 提高组] 装箱问题** - 这是一道经典的背包问题变种,适合用来初步接触动态规划中的状态压缩技巧[^4]。 - **P1048 [NOIP2005 提高组] 数字游戏** - 练习如何设定合理的状态变量并构建相应的转移矩阵[^3]。 #### 三、中级难度提升 当具备一定基础之后,尝试解决稍复杂的区间型或者树形结构下的dp问题。 - **P1976 [USACO06DEC] The Cow Prom G** - 此类涉及环状序列的操作,需考虑特殊情况下循环的影响[^2]。 - **P2015 二叉苹果树** - 属于典型的树上dp范畴,重点在于子节点贡献给父节点的方式。 #### 四、高级综合应用 最后挑战那些融合多种算法思想的大规模复杂场景下的优化版dp实现。 - **P3175 [HAOI2015] 树上染色** - 结合图论知识考察选手灵活运用数据结构的能力。 - **P4774 [NOI2018] 归程** - 多重维度约束条件下最优策略的选择过程展示得淋漓尽致。 ```python def dp_example(n, m): """ A simple example of dynamic programming. :param n: Number of items (e.g., problems to solve). :param m: Total available time or resources. :return: Maximum value achievable within the limit. """ # Initialize DP table with zeros dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)] # Example input data simulation; replace this part according actual problem definition weights = [random.randint(1,10) for _ in range(n)] values = [random.randint(1,50) for _ in range(n)] for i in range(1,n+1): for j in range(m,-1,-1): if j >=weights[i-1]: dp[i][j]=max(dp[i-1][j],values[i-1]+dp[i-1][j-weights[i-1]]) else: dp[i][j]=dp[i-1][j] return dp[n][m] ```
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