codeforces contest1187 problemE Tree Painting (换根dp)

本文介绍了一种基于树形结构的动态规划算法实现方案。通过分析树状结构上的染色问题,详细阐述了如何利用“换根”思想进行状态转移,并提供了一段完整的C++参考代码。

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

链接

题意:

在一棵n个节点的树上涂色,一开始所有的点都是白的,第一次可以任意选择一个白点涂成黑色。之后的每一次都要选择一个与黑点相邻。答案的构成:每次选择白色点的时候,答案要加上所有和这个白点连通的白点数量(包括自己)(白-黑-白的情况,两个白点不连通)



思路:

如果以一个点为根,一开始涂黑这个点,然后向下拓展,每次选择白点要记录的答案就是该点下面的子树的大小。然后采用“换根”的思路。在换根的时候分析一下整个答案的变化,当前节点为u,下面要转移的节点是v。ans[u]表示u作为树根的答案,那么当根变为v的时候,以u为根的子树就要作为v的一棵子树,这样一来,新的答案中,原以v为根的子树的大小多算了,而新的以u为根的子树大小还没有算入,所以状态转移:ans[v]=(ans[u]-sz[v])+(n-sz[v])

参考代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=2e5+5;
int n;
int sz[N];
int head[N],cnt;
struct node{
    int v,nxt;
}edge[N<<1];
 
void addedge(int u,int v){
    edge[++cnt].v=v;
    edge[cnt].nxt=head[u];
    head[u]=cnt;
}
ll ans=0;
 
void dfs1(int u,int fa){
    sz[u]=1;
    for(int i=head[u];~i;i=edge[i].nxt){
        int v=edge[i].v;
        if(v==fa)continue;
        dfs1(v,u);
        sz[u]+=sz[v];
    }
    ans+=1ll*sz[u];
}
 
void dfs2(int u,int fa,ll maxn){
    ans=max(ans,maxn);
    for(int i=head[u];~i;i=edge[i].nxt){
        int v=edge[i].v;
        if(v==fa)continue;
        dfs2(v,u,maxn-sz[v]+1ll*n-sz[v]);
    }
}
 
int main(){
 
    scanf("%d",&n);
    memset(head,-1,sizeof(head));
    for(int i=1,u,v;i<n;i++){
        scanf("%d%d",&u,&v);
        addedge(u,v);
        addedge(v,u);
    }
    dfs1(1,0);
    dfs2(1,0,ans);
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}
<think>首先,用户要求我回答关于“DP详解”的问题,这是树形动态规划中的一种技巧。我需要确保我的回答结构清晰,逐步解决问题,并尽量真实可靠。 从系统级指令: - 所有行内数学表达式必须用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式,单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户提供了参考站内引用,但指出这些仅供参考,不是用户真正的需求。用户意图是了解“DP”这一算法概念,可能与树形DP相关。参考引用包括: - 引用[1]: 关于树形DPDP的目录。 - 引用[2]: 关于区间DP的内容。 用户上一次的问题可能是关于DP的,所以我需要基于这个来回答。用户说:“我想用户意图是了解'dp'这一算法概念的详细内容,可能是学习动态规划中的树形DP相关知识。” 所以,我的回答应该聚焦在DP的详解上。 结构化回答: - 介绍DP是什么。 - 解释其原理和应用场景。 - 描述实现步骤。 - 提供示例。 - 讨论难点和优化。 - 最后,生成相关问题。 确保使用中文。 关键内容: - DP(Root Changing DP)是树形动态规划的一种优化技巧,用于解决树结构上的问题,其中我们需要计算每个节点作为时的某些值。 - 原理:通过一次DFS(深度优先搜索)计算一个节点的值,然后通过另一个DFS(或类似方法)更新其他节点的值,利用树的结构和父子关系。 - 应用场景:当问题要求对树中每个节点作为时计算某个度量,如子树大小、距离和等。 - 实现步骤: 1. 选择初始(通常任意选择)。 2. 进行一次DFS(后序遍历)计算以该的子树的值。 3. 进行第二次DFS(前序遍历或自顶向下)更新其他节点作为时的值,使用父子关系传递信息。 - 示例:经典问题是计算树中每个节点到其他所有节点的距离之和。 - 难点:处理状态转移时,需要正确更新父节点和子节点的关系。 - 优化:使用记忆化或优化状态转移。 对于数学表达式: - 如果有公式,如距离计算公式,用LaTeX。 - 例如,节点u到v的距离,或子树大小。 - 独立公式用$$...$$,行内用$...$。 生成相关问题:在回答末尾,添加“相关问题”部分,列出几个相关问题。 引用:由于用户提供了参考引用,我可以在相关内容后添加引用标识。但用户说“上述引用仅供参考”,所以我需要谨慎使用。引用[1]提到“DP详解”,所以我可以在解释时引用它。 例如: - “DP的原理如引用[1]所述...” 然后添加[^1]。 但用户说“并不是用户真正的需求”,所以我应该基于知识回答,而不是依赖引用。 回答结构: 1. **引言**:定义DP和其重要性。 2. **原理**:解释DP如何工作。 3. **应用场景**:给出适用的问题类型。 4. **实现步骤**:详细步骤,可能包括伪代码或代码示例。 5. **示例**:具体例子,如计算每个节点的距离和。 6. **难点与优化**:讨论常见问题和如何优化。 7. **总结**:简要回顾。 8. **相关问题**:生成相关问题。 代码示例:如果需要,提供代码。用户示例中有Python代码,所以我可以用Python或C++(因为引用[2]提到C++)。 用户引用[1]有目录,包括“2.1 DP 的原理”等,所以我应该覆盖这些点。 现在,草拟内容: - **什么是DP?** DP是树形动态规划的一种技巧,用于高效计算树中每个节点作为时的某些属性。它通过两次DFS遍历实现:第一次计算以某个节点为的值,第二次“”更新其他节点。 - **原理** DP的核心是状态转移。假设我们有一个函数$f(u)$表示以u为时的值。第一次DFS计算$f(root)$。然后,在第二次DFS中,当我们从父节点p移动到子节点u时,我们更新$f(u)$基于$f(p)$和移除u子树后剩余树的信息。 例如,对于距离和问题: - 让$distSum(u)$表示以u为时,所有节点到u的距离之和。 - 第一次DFS:计算以节点为的$distSum$和子树大小$size(u)$。 - 状态转移:当到子节点u时,$distSum(u) = distSum(p) - size(u) + (n - size(u))$,其中n是总节点数。因为移动到u后,u子树内的节点距离减少1,子树外的增加1。 数学上: $$distSum(u) = distSum(p) - size(u) + (n - size(u))$$ - **应用场景** 适用于需要为每个节点计算基于整个树的全局信息的问题,如: - 每个节点的距离和。 - 每个节点的子树最大深度或直径。 - 在树中找中心节点。 - **实现步骤** 1. 选择任意节点作为(如节点0)。 2. 第一次DFS(后序):计算子树大小$size[u]$和以u为的子树距离和(或其他值)。 3. 第二次DFS(前序):更新每个节点的全局值,使用父节点的值。 4. 输出结果。 伪代码: ``` def dfs1(u, parent): size[u] = 1 distSum[u] = 0 # 对于距离和问题 for v in children of u: if v != parent: dfs1(v, u) size[u] += size[v] distSum[u] += distSum[v] + size[v] # 因为每个v子树节点距离增加1 def dfs2(u, parent): for v in children of u: if v != parent: # 更新v的distSum:从u到v distSum[v] = distSum[u] - size[v] + (n - size[v]) dfs2(v, u) ``` - **示例** 考虑一个简单树:3个节点,1-2-3。 - 以1为:计算size和distSum。 - size[1]=3, size[2]=2, size[3]=1 - distSum[1]:1到2距离1,1到3距离2(通过2),总和1+2=3?等等,需要计算。 标准计算:在dfs1中,distSum[u] += distSum[v] + size[v],因为每个v子树节点贡献distSum[v]加上它们到u的距离(由于u到v的边)。 - 从叶子开始:节点3:size=1, distSum=0(没有子节点)。 - 节点2:size=2(包括自己和3),distSum = distSum[3] + size[3] = 0 + 1 = 1(因为3到2距离1)。 - 节点1:size=3, distSum = distSum[2] + size[2] = 1 + 2 = 3(2到1距离1,3到1距离2)。 - 现在:从1到2。 - distSum[2] = distSum[1] - size[2] + (n - size[2]) = 3 - 2 + (3-2) = 3 - 2 + 1 = 2 - 验证:以2为,2到1距离1,2到3距离1,总和2,正确。 - 到节点3:distSum[3] = distSum[2] - size[3] + (n - size[3]) = 2 - 1 + (3-1) = 2-1+2=3?但以3为,3到1距离2,3到2距离1,总和3,正确。 - **难点与优化** - 难点:正确推导状态转移方程;处理树的结构;避免重复计算。 - 优化:使用记忆化;对于复杂问题,可能需要存储额外状态;时间复杂度O(n),因为两次DFS。 - **总结** DP是强大的树形DP技巧,能高效解决每个节点为的问题。 - **相关问题** 生成几个相关问题: 1. 如何推导DP的状态转移方程? 2. DP在哪些实际应用中常见? 3. 如何处理DP中的边界情况? 4. DP与其他树形DP技巧的区别是什么? 引用:在适当的地方添加[^1],例如当提到原理时。 确保LaTeX正确:例如,行内用$distSum(u)$,独立公式用$$...$$。 代码块:用```包围,如示例。 最后,输出相关问题部分。</think>### DP详解:树形动态规划中的技巧 DP(Root Changing Dynamic Programming)是树形动态规划的一种高级技巧,用于高效解决树结构中“以每个节点为计算全局属性”的问题。它通过两次深度优先搜索(DFS)实现:第一次计算以某个节点为基准的值,第二次通过“”更新其他节点的值。以下内容将逐步详解其原理、应用、实现及优化,确保回答真实可靠,基于经典算法知识[^1]。 --- #### 1. **什么是DP?** DP是树形DP的扩展,核心思想是通过动态调整节点来复用子树计算结果,避免对每个节点单独进行完整的DFS遍历。其优势在于将时间复杂度从$O(n^2)$优化到$O(n)$(n为节点数),适用于需要为每个节点计算全局指标的问题,如距离和、子树大小等[^1]。 - **关键特点**: - **动态**:基于一个节点的计算结果,推导其他节点为时的值。 - **状态复用**:利用树的结构特性(如父子关系),避免重复计算。 - **高效性**:仅需两次DFS遍历,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$。 #### 2. **DP的原理** DP的原理基于状态转移方程,利用父节点与子节点的关系更新值。核心步骤如下: 1. **初始计算**:选择一个任意节点(如节点0)作为,通过DFS(后序遍历)计算以它为的子树状态。 2. **更新**:通过第二次DFS(前序遍历),从父节点向子节点传递信息,更新以子节点为时的状态。 数学上,状态转移依赖父子节点的差值。以经典问题“计算每个节点到其他所有节点的距离之和”($distSum(u)$)为例: - 定义$size(u)$为以u为的子树节点数(包括u自身)。 - 第一次DFS后,得到节点$p$的$distSum(p)$。 - 当到子节点$u$时,状态转移方程为: $$distSum(u) = distSum(p) - size(u) + (n - size(u))$$ 其中$n$是总节点数。解释:后,$u$子树内的节点距离减少1(贡献$-size(u)$),子树外的节点距离增加1(贡献$+(n - size(u))$)[^1]。 #### 3. **适用场景** DP适用于以下问题特征: - **全局节点计算**:需要为树中每个节点独立计算一个全局属性。 - **子树依赖**:属性计算依赖于子树结构。 - **常见问题类型**: - 每个节点的距离和(如上述$distSum$问题)。 - 每个节点的子树直径或最大深度。 - 树的重心或中心节点查找。 - 网络优化中的节点影响度计算。 不适用场景:问题仅需单一节点结果,或属性无子树依赖时,DP可能过度复杂。 #### 4. **实现步骤与示例** 以下以“计算每个节点的距离和”为例,详细说明实现步骤(使用Python伪代码)。假设树以邻接表存储,节点数$n$。 ##### **步骤详解**: 1. **初始化**: - 选择任意节点(如节点0)。 - 定义数组:$size[\ ]$存储子树大小,$distSum[\ ]$存储距离和,$parent[\ ]$存储父节点信息。 2. **第一次DFS(后序遍历:自底向上计算子树状态)**: - 计算以当前节点$u$为的$size[u]$和$distSum[u]$。 - 状态更新:$distSum[u] = \sum_{v \in \text{children}} (distSum[v] + size[v])$,因为每个子节点$v$的子树节点到$u$的距离需额外加上边权(这里假设边权为1)。 3. **第二次DFS(前序遍历:自顶向下更新)**: - 从节点开始,对每个子节点$u$,应用状态转移方程更新$distSum[u]$。 - 方程:$distSum[u] = distSum[\text{parent}] - size[u] + (n - size[u])$。 4. **输出结果**:遍历$distSum[\ ]$数组,得到每个节点为时的距离和。 ##### **代码示例**: ```python def dfs1(u, parent, graph, size, distSum): size[u] = 1 # 初始化子树大小(包括自身) distSum[u] = 0 # 初始化距离和 for v in graph[u]: if v == parent: continue dfs1(v, u, graph, size, distSum) # 递归处理子节点 size[u] += size[v] # 累加子树大小 distSum[u] += distSum[v] + size[v] # 更新距离和:子节点贡献 + 子节点子树大小(因距离+1) def dfs2(u, parent, graph, size, distSum, n): for v in graph[u]: if v == parent: continue # 更新:从父节点u到子节点v distSum[v] = distSum[u] - size[v] + (n - size[v]) dfs2(v, u, graph, size, distSum, n) # 递归更新子节点 def main(): n = 5 # 假设节点数 graph = [[1, 2], [0, 3, 4], [0], [1], [1]] # 邻接表表示的树:0-1-3, 0-1-4, 0-2 size = [0] * n distSum = [0] * n # 第一次DFS:以0为计算 dfs1(0, -1, graph, size, distSum) # 第二次DFS:更新所有节点 dfs2(0, -1, graph, size, distSum, n) print("每个节点的距离和:", distSum) # 输出如: [distSum[0], distSum[1], ...] if __name__ == "__main__": main() ``` ##### **示例解析**: 考虑树:节点0连接1和2,节点1连接3和4(结构:0-1-3, 0-1-4, 0-2)。 - **第一次DFS后(以0为)**: - $size[0]=5$(全树),$size[1]=3$(子树1,3,4),$size[3]=1$等。 - $distSum[0]$计算:子节点1贡献$distSum[1] + size[1]$,子节点2贡献$distSum[2] + size[2]$。 - **到节点1后**: - $distSum[1] = distSum[0] - size[1] + (n - size[1])$。 - 例如,若$distSum[0]=6$, $size[1]=3$, $n=5$,则$distSum[1]=6-3+(5-3)=5$。 验证:以1为,节点到1的距离和应为5(如距离:1到0=1, 1到3=1, 1到4=1, 1到2=2,总和5),正确[^1]。 #### 5. **难点与优化技巧** - **难点**: - **状态转移推导**:需精确建模父子关系(如上述距离和方程)。 - **边界处理**:叶节点或单节点树需特殊处理(代码中通过$size[u]=1$初始化解决)。 - **树结构变化**:若树非连通或有权重,需调整状态方程。 - **优化方法**: 1. **记忆化搜索**:存储中间结果,避免重复计算(如$size[\ ]$数组)。 2. **空间优化**:重用数组减少内存(如$distSum[\ ]$直接覆盖)。 3. **方程简化**:对特定问题推导更高效方程(如子树直径问题用$maxDepth$替代)。 4. **结合其他算法**:与BFS或线段树结合处理动态树[^2]。 #### 6. **总结** DP通过两次DFS高效解决树形问题,核心在于状态转移方程的推导和父子关系利用。其$O(n)$时间复杂度优于朴素方法,适用于竞赛和实际场景(如网络路由优化)。掌握DP需熟练树形DP基础,并多练习经典问题(如[Codeforces](https://codeforces.com)题目)[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何推导DP的状态转移方程? 2. DP在树的重心查找中如何应用? 3. 如何处理DP中的带权重树问题? 4. DP与区间DP(如石子合并)的主要区别是什么?[^2] [^1]: 集训DAY8之树形 DPDP。深入浅出树形 DP DP 目录 树形 DP 基础 1.1 什么是树形 DP1.2 树形 DP 的应用场景1.3 树形 DP 的实现步骤与示例1.4 树形 DP 的优化技巧 DP 详解 2.1 DP 的原理2.2 DP 的适用情况2.3 DP 的实现步骤与示例2.4 DP 的难点与解决方法 树形 DP DP 的联系与区别进阶应用与实战分析 4.1 复杂树形结构下的 DP 应用4.2 结合其他算法的综合问题4.3 实战题目解析 总结与拓展 一、树形 DP 基础 1.1 什么是树形 DP。 [^2]: 区间动态规划 (Interval DP) 详解:从原理到实战(C++实现)一、区间DP基础概念1.1 什么是区间DP1.2 适用问题特征 二、区间DP的通用解法框架2.1 状态定义2.2 状态转移方程2.3 初始化 三、经典例题详解(附C++代码)3.1 石子合并(最小代价)3.2 最长回文子序列 (LPS) 四、区间DP的四种常见模型4.1 链式区间DP(石子合并类)4.2 环形区间DP4.3 记录决策点(输出具体方案)4.4 高维区间DP 五、四边形不等式优化(Knuth优化)5.1 适用条件5.2 优化实现 六、实战训练(附解法)6.1 括号匹配(最大匹配数)6.2 切木棍(最优切割成本) 七、区间DP技巧总结八、高频面试题精选九、区间DP扩展应用9.1 树形区间DP9.2 区间DP与线段树结合9.3 概率区间DP 十、总结与学习建议。
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