poj2486 Apple Tree 树形dp背包

本文介绍了一种使用树形动态规划(DP)解决特定类型问题的方法,通过递归地分解问题并利用子问题的解来求解原问题。具体讨论了如何在给定的树结构中寻找最大点权和路径,提供了详细的算法思路及C++实现代码。

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

题意:由n个结点组成的树,每个结点有个点权,你从结点1出发,问最多走m步可以获得点权和(重复走一个结点只有第一次走过会

获得点权值)的最大值。

思路:设dp[i][j][k]表示从i结点走j步( k=0表示回到i结点共j步,k=1表示j步之后不回到i节点 )可获得点权和的最大值。

考虑当前的结点u,以及它的子结点v,那么只有三种情况。

(1)dp[u][j + 2][0]=max( dp[u][j + 2][0],dp[u][j - k][0]+ dp[v][k][0] ),即从u向下走了并回到

u共j - k步,接下来又走到v,从v向下走并回到v共k步,再回到u的情况。

(2)dp[u][j + 1][1]=max( dp[u][j + 1][1],dp[u][j - k][0]+ dp[v][k][1] ),即从u向下走并回到u共

j - k步,接下来走到v,并从v向下走k步不回到v的情况。

(3)dp[u][j + 2][1]=max( dp[u][j + 2][1],dp[u][j - k][1]+ dp[v][k][0] ),即从u走到v,并从v向下走

并回到v共k步,再回到u。之后u再向下走j - k步不回到u的情况。

详见代码:

// file name: poj2486.cpp //
// author: kereo //
// create time:  2014年11月03日 星期一 14时38分35秒 //
//***********************************//
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<set>
#include<map>
#include<vector>
#include<stack>
#include<cmath>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int sigma_size=26;
const int MAXN=200+100;
const double eps=1e-8;
const int inf=0x3fffffff;
const int mod=1000000000+7;
#define L(x) (x<<1)
#define R(x) (x<<1|1)
int n,m,edge_cnt;
int dp[MAXN][MAXN][2],num[MAXN],head[MAXN];
struct Edge
{
	int v;
	int next;
}edge[MAXN<<1];
void init(){
	edge_cnt=0;
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	memset(head,-1,sizeof(head));
}
void addedge(int u,int v){
	edge[edge_cnt].v=v;
	edge[edge_cnt].next=head[u];
	head[u]=edge_cnt++;
}
void dfs(int u,int fa){
	for(int i=0;i<=m;i++)
		dp[u][i][0]=dp[u][i][1]=num[u];
	for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next){
		int v=edge[i].v;
		if(v == fa)
			continue;
		dfs(v,u);
		for(int j=m;j>=0;j--)
			for(int k=0;k<=j;k++){
				dp[u][j+2][0]=max(dp[u][j+2][0],dp[u][j-k][0]+dp[v][k][0]);
				dp[u][j+1][1]=max(dp[u][j+1][1],dp[u][j-k][0]+dp[v][k][1]);
				dp[u][j+2][1]=max(dp[u][j+2][1],dp[u][j-k][1]+dp[v][k][0]);
			}
	}
}
int main()
{
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
		init();
		for(int i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d",&num[i]);
		int u,v;
		for(int i=1;i<n;i++){
			scanf("%d%d",&u,&v);
			addedge(u,v); addedge(v,u);
		}
		dfs(1,-1);
		printf("%d\n",max(dp[1][m][0],dp[1][m][1]));
	}
	return 0;
}


内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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