【HAOI2009】【毛毛虫】【树形dp】

本文介绍了一道关于寻找树形结构中最大毛毛虫(最长链)的算法题目,通过深度优先搜索(DFS)的方法求解最大毛毛虫的大小。提供了完整的C++代码实现。

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

试题描述
对于一棵树,我们可以将某条链和与该链相连的边抽出来,看上去就象成一个毛毛虫,点数越多,毛毛虫就越大。例如下图左边的树(图 1 )抽出一部分就变成了右边的一个毛毛虫了(图 2 )。
这里写图片描述

输入数据
在文本文件 worm.in 中第一行两个整数 N , M ,分别表示树中结点个数和树的边数。
接下来 M 行,每行两个整数 a, b 表示点 a 和点 b 有边连接( a, b ≤ N )。你可以假定没有一对相同的 (a, b) 会出现一次以上。
输出数据
在文本文件 worm.out 中写入一个整数 , 表示最大的毛毛虫的大小。
样例输入
13 12
1 2
1 5
1 6
3 2
4 2
5 7
5 8
7 9
7 10
7 11
8 12
8 13
样例输出
11
测试数据范围
40% 的数据, N ≤ 50000
100% 的数据, N ≤ 300000
题解:
准确的来说深搜一遍就好了。注意父节点有时候也是要算上的。。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
struct use{
    int st,en;
}b[1000001];
int f[1000001],n,m,a,bb,cnt,ans,son[1000001],next[1000001],point[1000001];
inline void add(int x,int y)
{
    next[++cnt]=point[x];point[x]=cnt;
    b[cnt].st=x;b[cnt].en=y;
}
inline void dp(int x,int fa)
{
    int maxx(-100000),temp;
    f[x]=son[x];
    for (int i=point[x];i;i=next[i])
      if (b[i].en!=fa)
           {
             dp(b[i].en,x);
             ans=max(ans,maxx+f[b[i].en]+1+son[x]-2);
             maxx=max(maxx,f[b[i].en]);
             f[x]=maxx+son[x]-1;
           }
}
int main()
{
    freopen("worma.in","r",stdin);
    freopen("worma.out","w",stdout);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for (int i=1;i<=m;i++)
      {
          scanf("%d%d",&a,&bb);
          add(a,bb);add(bb,a);
          son[a]++;son[bb]++;
      }
    dp(1,0);
    cout<<ans;
}
### 关于 HAOI2009 巧克力问题的分析 HAOI2009 的巧克力问题是经典的图论与动态规划相结合的一类题目。以下是对此问题的具体解析。 #### 图论部分 对于给定的一个棋盘状网格中的黑白点分布情况,可以通过构建连通块来解决该问题。如果每个极大连通块内的黑点数量均为偶数,则此问题一定有解[^1]。这是因为可以将这些黑点两两配对,并通过反转它们之间的路径上所有边的颜色状态,从而实现仅改变这两个黑点颜色的效果。这一过程能够逐步减少黑点的数量直至全部转化为白点。 然而,当某个连通块内部含有奇数个黑点时,就无法找到一种方法使所有节点变成白色。这是因为在任何合法的操作序列下,总会有至少一个孤立未被消除掉的黑点残留下来。 #### 动态规划应用 另一方面,在处理涉及总数统计或者满足特定条件下的排列组合数目等问题时,通常会采用动态规划策略。正如另一道题目的提示那样,“找出其所有的加等式的个数”,这里适合使用计数型 DP 来追踪不同数值构成的可能性及其频率变化规律[^2]。这种技术同样适用于计算从初始状态到达目标全白状态所需的有效转换次数或方式种类。 下面给出一段基于上述理论框架设计出来的伪代码表示如何利用 BFS 或 DFS 寻找并验证各独立子区域是否符合条件: ```python def solve_chocolate(grid): from collections import deque n, m = len(grid), len(grid[0]) visited = [[False]*m for _ in range(n)] directions = [(0,1),(1,0),(-1,0),(0,-1)] def bfs(x,y): queue = deque([(x,y)]) count_black = int(grid[x][y]=='B') while queue: cx,cy = queue.popleft() for dx,dy in directions: nx,ny=cx+dx,cy+dy if 0<=nx<n and 0<=ny<m \ and not visited[nx][ny]: if grid[nx][ny]!='W': count_black +=1 visited[nx][ny]=True queue.append((nx,ny)) return count_black %2==0 result=True for i in range(n): for j in range(m): if not visited[i][j] and grid[i][j]!='W': visited[i][j]=True if not bfs(i,j): result=False return 'YES'if result else 'NO' ``` 以上程序片段展示了怎样遍历整个二维数组去检测是否存在违反规定的情况——即任意一块连接区域内黑色单元格数目为奇数的情形发生。如果有这样的区块存在,则返回 NO;反之则确认可行方案的存在性并输出 YES。
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