2024 CCPC Liaoning Provincial Contest D

补题链接

看似解析几何实则DP, 被诈骗了 \sout{被诈骗了} 被诈骗了,题目是说每次选择前面的所有未选择的点用最小的凸多边形覆盖,可以在二维平面平动和转动,问 y y y轴累加最高多少,选择两个点会退化成线段,那么显然每次选择两个点更好,题目就变成了,n个点划分成若干线段,线段和 m a x max max 是多少,显然DP
d p [ i ] = m a x j = 1 i ( d p [ j − 1 ] + d i s ( p i , p j ) ) dp[i] = max_{j=1}^{i}(dp[j-1]+dis(p_i,p_j)) dp[i]=maxj=1i(dp[j1]+dis(pi,pj))
p i p_i pi , p j p_j pj是两个点

#pragma GCC optimize(3,"Ofast","inline")
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
using i64 = long long;
constexpr int maxn = 5012;

array<i64,2> p[maxn];
long double dp[maxn];
signed main(){
    ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);
    int n;cin>>n;
    for(int i = 1;i<=n;++i){
        cin>>p[i][0]>>p[i][1];
    }
    auto dis=[&](int x,int y)->long double{
        return sqrtl((p[x][0]-p[y][0])*(p[x][0]-p[y][0])+(p[x][1]-p[y][1])*(p[x][1]-p[y][1]));
    };
    for(int i = 1;i<=n;++i){
        for(int j = 1;j<=i;++j){
            dp[i] = max(dp[i],dp[j-1]+dis(j,i));
        }
    }
    cout<<fixed<<setprecision(10)<<dp[n]<<"\n";
    return 0;
}
### 题目分析 题目描述涉及动态规划(DP),并提到父子节点之间的关系以及奇偶位置的选择。这表明该问题是基于树结构的动态规划问题,其中需要考虑子树的状态转移。 #### 动态规划定义 设 `dp[u][0]` 表示以节点 `u` 为根的子树,在其作为 DFS 序列中的第一个访问节点时放置于 **偶数位置** 的最大值;而 `dp[u][1]` 则表示将其放置于 **奇数位置** 的最大值[^1]。 #### 转移方程推导 对于每一个节点 `u` 和它的孩子节点集合 `{v}`,可以分别计算两种情况下的最优解: - 当前节点 `u` 放置在偶数位,则所有孩子的贡献应来自它们被放置在奇数位的情况; - 当前节点 `u` 放置在奇数位,则所有孩子的贡献应来自它们被放置在偶数位的情况。 具体来说,假设当前处理的是节点 `u` 及其孩子节点 `v`,则有如下状态转移方程: \[ dp[u][0] = \max(dp[u][0], dp[v][1]) \] \[ dp[u][1] = \max(dp[u][1], dp[v][0]) \] 最终的结果可以通过遍历整棵树来完成上述 DP 计算,并返回整个树的最大可能值。 以下是实现代码的一个例子: ```python from collections import defaultdict, deque def solve(): n = int(input()) # 假设输入n代表节点数量 tree = defaultdict(list) for _ in range(n - 1): # 构建树 u, v = map(int, input().split()) tree[u].append(v) tree[v].append(u) dp = [[0, 0] for _ in range(n + 1)] # 初始化dp数组 def dfs(node, parent): for child in tree[node]: if child != parent: dfs(child, node) dp[node][0] += max(dp[child][1], dp[child][0]) dp[node][1] += max(dp[child][0], dp[child][1]) # 更新当前节点自身的贡献 temp_even = dp[node][0] temp_odd = dp[node][1] dp[node][0] = temp_even + (node % 2 == 0) * 1 # 如果当前位置是偶数 dp[node][1] = temp_odd + (node % 2 == 1) * 1 # 如果当前位置是奇数 root = 1 # 设定任意一个节点为根 dfs(root, -1) return max(dp[root][0], dp[root][1]) print(solve()) ``` 此代码通过构建一棵无向图形式的树来进行深度优先搜索(DFS),从而逐步填充动态规划表 `dp` 并得出结果。 ### 结论 综上所述,本题的核心在于利用动态规划解决树形结构上的路径选择问题,重点是对每棵子树进行独立求解后再汇总到父节点的过程。
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