树形DP luogu P2014 【选课】

本文介绍了一种结合树形动态规划(DP)与背包思想的算法,解决学生如何选择课程以最大化学分的问题。通过构建课程之间的依赖关系图,利用DFS遍历树形结构,实现高效的子问题求解。

【选课】这道题看上去是一道进阶版的树形DP,因为其中嵌套了一定的背包的思想

题目描述 在大学里每个学生,为了达到一定的学分,必须从很多课程里选择一些课程来学习,在课程里有些课程必须在某些课程之前学习,如高等数学总是在其它课程之前学习。现在有N门功课,每门课有个学分,每门课有一门或没有直接先修课(若课程a是课程b的先修课即只有学完了课程a,才能学习课程b)。一个学生要从这些课程里选择M门课程学习,问他能获得的最大学分是多少?
输入输出格式
输入格式:
第一行有两个整数N,M用空格隔开。(1<=N<=300,1<=M<=300)
接下来的N行,第I+1行包含两个整数ki和si, ki表示第I门课的直接先修课,si表示第I门课的学分。若ki=0表示没有直接先修课(1<=ki<=N, 1<=si<=20)。
输出格式:
只有一行,选M门课程的最大得分。
输入样例
7 4
2 2
0 1
0 4
2 1
7 1
7 6
2 2
> 输出样例
13

代码流程:首先建树存图,这里的处理有一个小技巧,就是如果有多个根结点,那么不容易进行DFS,所以我们构造出一个0 结点,刚好,输入时也是用0 来代替的,这样只用在最后输出时调用[m+1][m+1] 即可。s数组代表该结点有几个儿子,之后在DFS中更新为后代个数,p数组代表结点的权值,(图中黑色数字)
样例
然后开始DFS,DFS的回溯是树形DP的重点以及核心。

我们DFS的搜索边界是链表的尾端,当回溯结束后,rootroot 的子树已经被遍历完并处理完了。这便是树形DP的最重要的特点。

背包过程中嵌套了三重循环(实际加上DFS的是四重), 首先r=root>nextr=root−>next枚举了rootroot的子树 子树间不会互相影响,所以这些可以分开做。 但是j 和k 的顺序一定要分好,因为是相当于01 背包,所以k 要倒序,j 是用来枚举r>datar−>data 即正在遍历的点的儿子个数,因为现在正在遍历的点已经被DFS过了(要不然不会退到这个xx 结点的),则它是当前状况的最优解,可以从那边转移过来。但是k 一定要在j 前面,因为当k 相同时,不同的j 可能存在包含相同点的情况,为了避免这种情况,我们选择把k放在外面。这样f[x][k] 就不会重复更新涉及相同的点了——举个栗子 栗子

如果k循环在j里面的话,当我们更新到图中2号结点后,1号结点的f[x][k]会被更新,
在k++;后,f[x][k]在符合情况时会继续更新,这样就会导致结果出错(偏大)的情况出现

背包核心:

    while(r!=0)
    {
        for(int k=s[x];k>=1;k--)
            for(int j=1;j<=k;j++)//j是枚举r->data的选科个数
            //其中j<=k防止数组越界
                    f[x][k]=max(f[x][k],f[x][k-j]+f[r->data][j]);
        r=r->next;//链表继续遍历
    }
    for(int i=s[x];i>=0;i--)
        f[x][i+1]=f[x][i]+p[x];

为什么最后两行要单独拿出来做呢?

for(int i=s[x];i>=0;i--)
        f[x][i+1]=f[x][i]+p[x];

我们回到题面上,父亲是儿子的先修课,所以没有父亲时,儿子再多也没有用,背包中处理的子树是不带根结点的,我们要加上,否则会出现下面这种状况:否则

如果在做的过程中将根结点算入子树,那么f[1][2]f[1][2] 最终值将会是1111 (在正确的过程中也是1111,但是会被更新到\mathrm\mathrmf[1][3] ),不做更新或再去做一遍更新就不对了,核心思想结束。

最后输出的是f[0][m+1]f[0][m+1] ,所以0 这个“根结点”是非常方便的。

总结:

树形DP要根据实际情况,改变循环顺序和方向;
要判断根结点是否包含在子树,并在这个判断最终稍加处理
状态要保存准确,不能丢失要用到的状态
Code:

#include<cstdio>
#include<cstring>
int max(int x,int y){return x>y?x:y;}
struct node
{
    int data;
    node *next;
    node()
    {
        next=NULL;
    }
};
node head[301],*tail[301];//用于链表
int f[301][301],s[301],n,m,p[301];
void dfs(int x)
{
    node *root;
    root=&head[x];
    node *r=root->next;
    while(root->next!=0)
    {
        root=root->next;
        dfs(root->data);
        s[x]+=s[root->data];
    }
    //开始背包
    while(r!=0)
    {
        for(int k=s[x];k>=1;k--)
            for(int j=1;j<=k;j++)//j是枚举r->data的选科个数
                    f[x][k]=max(f[x][k],f[x][k-j]+f[r->data][j]);
        r=r->next;
    }
    for(int i=s[x];i>=0;i--)
        f[x][i+1]=f[x][i]+p[x];
    return ;
}
int main()
{
    memset(s,0,sizeof(s));
    memset(f,0,sizeof(f));
    int a,b;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<=n;i++)
        tail[i]=&head[i];
    for(int i=1;i<=n;i++)//建树存图
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        s[a]++;
        node *t=new node();
        t->data=i;
        p[i]=b;
        tail[a]->next=t;
        tail[a]=t;
    }
    dfs(0);
    printf("%d\n",f[0][m+1]);//m+1是因为把0当做一个结点(课程)
    return 0;
}
### 树的直径问题概述 树的直径是指树中最长的简单路径,通常定义为两个节之间的最大距离。解决树的直径问题的方法主要包括动态规划和贪心算法两种思路。 #### 动态规划方法 动态规划方法中,可以通过两次深度优先搜索(DFS)来求解树的直径。具体步骤如下: 1. 从任意一个节出发进行一次 DFS,找到距离该节最远的节 $ u $。 2. 从节 $ u $ 再次进行一次 DFS,找到距离 $ u $ 最远的节 $ v $,路径 $ u \rightarrow v $ 即为树的直径。 在实现过程中,可以维护两个数组 `dp` 和 `dp2`,分别表示从某个节出发的最长路径和次长路径。通过更新这两个数组,可以计算出经过每个节的最长路径,并最终找到整个树的最长路径。 ```cpp void dfs(int u, int fa) { for (auto x : g[u]) { if (x == fa) continue; dfs(x, u); f[u] = max(f[u], d[u] + d[x] + 1); d[u] = max(d[u], d[x] + 1); } } ``` #### 贪心方法 贪心方法的核心思想是通过两次 DFS 找到树的直径。第一次 DFS 用于找到距离任意起最远的节 $ u $,第二次 DFS 则从 $ u $ 出发找到最远的节 $ v $。路径 $ u \rightarrow v $ 即为树的最长路径。 这种方法的时间复杂度为 $ O(n) $,适用于大多数树的直径问题。 #### 洛谷 P1099 树网的核问题 在洛谷 P1099 [NOIP2007 提高组] 树网的核问题中,树的直径是核心概念之一。题目要求找到树中的一条路径,使得该路径的长度不超过给定值,并且尽可能多地覆盖树中的节。树的直径在该问题中起到了关键作用,通常需要结合枚和树的直径特性进行求解。 #### 树的最长路径算法 树的最长路径算法通常包括以下步骤: 1. **选择起**:从任意一个节开始进行 DFS。 2. **寻找最远节**:通过 DFS 找到距离起最远的节 $ u $。 3. **再次寻找最远节**:从 $ u $ 开始进行第二次 DFS,找到距离 $ u $ 最远的节 $ v $。 4. **计算直径**:路径 $ u \rightarrow v $ 即为树的直径。 该算法的时间复杂度为 $ O(n) $,适用于大多数树的直径问题。 ### 相关问题 1. 如何通过两次 DFS 找到树的直径? 2. 树的直径问题中的动态规划方法是如何实现的? 3. 洛谷 P1099 树网的核问题中如何应用树的直径特性? 4. 树的最长路径算法的时间复杂度是多少? 5. 如何通过贪心算法解决树的直径问题?
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