树型dp学习笔记

最新推荐文章于 2025-02-13 19:49:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-13 19:49:57 发布 · 365 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#树型dp

本文深入讲解了树型动态规划（树型DP），一种基于树结构的动态规划算法。通过对比线性DP，阐述了树型DP的遍历方式及关键公式推导过程，特别强调了从叶子节点到根节点的回溯特性。

树型dp

紫书第280页介绍了树上的动态规划，俗称树型dp；

首先树型，顾名思义就是一颗树，当然少不了dfs，所以树型dp大多数要借助dfs进行遍历树；

其实树型dp和线性dp的区别就在于遍历方式上，一个是线性for循环遍历，一个是递归树型遍历；它们的关键还是推出关系式；

树型dp一般是有叶子结点推出根结点，也就是利用dfs的回溯方式进行；

持续更新…

传智杯程序设计挑战赛AB组-DEF题解题分析详解【Java&Python&C++解题笔记】
一键难忘的博客
11-25 3622
第六届传智杯程序设计挑战赛AB组-题目解题分析详解【Java&Python&C++复盘笔记】 本文仅为第六届传智杯程序设计挑战赛-题目解题分析详解的解题个人笔记。仅限个人记录使用。 本文包含：第六届传智杯程序设计挑战赛题目、解题思路分析、解题代码、解题代码详解
算法笔记知识点整理大全
weixin_46148956的博客
07-27 2112
第二章 C/C++快速入门 2.1 基本数据类型及输入输出 2.1.2 变量类型及输入输出 类型 取值范围 占用字节 格式符 int 10的9次方以内整数 4字节（32位） %d long long 10的10次方~10的18次方 8字节（64位） %lld float 6~7位有效精度 32字节 %f double 15~16位有效精度 64字节 %lf char -128~127 -128~127 %c(字符串%s不加&) bool 0/1 0/1 2.
树形DP的一些理解（一）
Lyra's DDF
11-06 902
关于苹果树樱桃树山楂树的DP问题
树形dp介绍及入门
人工智能方向，计算机视觉
08-15 902
介绍： 树型dp一般先算子树然后进行合并，即：先遍历子树，遍历完之后把子树的值合并给父亲 例一： 给你一棵n个点的树（1号点为根节点），求以点i为根的子树的大小 void dfs(i){ if(i是叶子节点){ f[i]=1;return; } for(k是i的儿子){ dfs(k); f[i]+=f[k]; } f[i]+=1; } f[i]:以点i为根的子树的点的个数 f[i] = 1+Σf[k](k是i的儿子) 例
树形DP简介
龙进的博客
06-13 3912
树形dp就是在树上进行的dp。由于树具有递归的性质，因此树形dp一半都是用递归的方式进行的。 问题的大意是，选了父节点，那么它的直接子节点就不能被选择，求总的权值的最大值。 题目：P1352 没有上司的舞会 这题是树形dp的板子题，每个节点都有被选择和不被选择两种情况。 用数组dp[n][0]记录第n个节点不被选择的情况，用数组dp[n][1]记录被选择的情况。 那么就有状态转移方程 dp[n][0] = Σ(max(dp[x][0],dp[x][1])，其中，x是n的所有子节点 dp[n
树形动态规划（树形DP）入门问题—初探 & 训练
weixin_30814223的博客
04-29 1180
树形DP入门 poj 2342 Anniversary party 先来个题入门一下~ 题意： 某公司要举办一次晚会，但是为了使得晚会的气氛更加活跃，每个参加晚会的人都不希望在晚会中见到他的直接上司，现在已知每个人的活跃指数和上司关系（当然不可能存在环），求邀请哪些人（多少人）来能使得晚会的总活跃指数最大。 解题思路： 任何一个点的取舍可以看作一种决策，那么状态就是在某个...
树形dp详细解析
Weng Shihao's blog
06-29 864
本文旨在帮助不懂递归和dp的同学，详细分析了流程和转移方程，不当之处，还请大佬指正！ //邻接表建树！！ int head[MAX_N], nxt[MAX_N << 1], ver[MAX_N << 1], wei[MAX_N << 1]; void addedge(int u, int v, int w) { nxt[++tot] = head[u], ...
【学习笔记】树型DP学习笔记
2301_77504182的博客
01-24 1387
所有虚线框出来的点到点 $1$ （就是点 $u$ 的父节点）的距离就是 $\left(dp_1-dp_u-sum_u \times w\right)$，代表以点 $1$ 为根的子树中所有点到点 $1$ 的不方便值 $-$ 以点 $u$ 为根的子树中所有点到点 $u$ 的不方便值 $-$ 点 $u$ 为根的子树中所有奶牛一起从点 $u$ 到点 $1$ 的总不方便值（就是以点 $u$ 为根的子树中的奶牛数 $\times$ 从点 $u$ 到点 $1$ 的距离）。但是不知道点 $u$ 是哪个点怎么办？
【算法】树形DP学习笔记
LNY2022的博客
05-02 174
树形 DP，即在树上进行的 DP。由于树固有的递归性质，树形 DP 一般都是递归进行的。——OI Wiki。
LeetCode笔记---树型DP入门
ahao' Blog
06-08 1188
leetcode学习（仅作个人备份）
树型dp动态规划学习笔记（看一眼就懂了）
CandiesBlink的博客
01-12 148
树型dp动态规划学习笔记（看一眼就懂了）
基环树 DP：学习笔记
Jerrycyx的博客
02-13 771
基环树，是一个 N 个点和 N 条边的连通图，特征是图中有且仅有一个环。特别的，如果不连通且每个连通块的点数和边数都相等，那么这就是一个基环树森林。 基环树 DP，顾名思义，就是在一个基环树上 DP，或是 DP 的结构类似基环树。相对于正常的树型 DP，一般来说基环树 DP 难度更大，代码更加复杂。
《Androi Studio实战》学习笔记（一）
u014629526的博客
03-04 499
第一章 Android Studio入门          安装jck，Android Studio，创建项目，AVD（Android Virtua Device），ADB（真机测试） 第二章 在Android Studio中遨游（呵呵） 2.1编辑器
OpenCV学习笔记10-图像轮廓的相关知识及代码实现
Aaron的博客
04-14 4061
文章目录1 什么是图像轮廓2 查找轮廓3 绘制轮廓4 轮廓的面积和周长5 多边形逼近与凸包6 外接矩形 1 什么是图像轮廓 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 轮廓的作用: 用于图形分析 物体的识别和检测 注意点: 为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。因此请记住，要找到的对象应该是白色，背景应该是黑色。 画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用原始图像，应该将原始
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？
基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
最新发布
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
树型DP与状态压缩：解决TSP入门
"经典问题TSP-经典树型DP状态压缩DP入门" 在计算机科学和算法设计中，TSP（旅行商问题）是一个著名的优化问题，它涉及到在一个带权重的有向图中找到一条通过每个顶点恰好一次的路径，使得路径上的边权之和最小或...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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