HDU 5735 Born Slippy(拆值DP+位运算)

本文介绍了一种使用拆值DP技术解决特定树形结构问题的方法。通过将节点权值拆分为前后两部分,并利用预处理技巧,实现了高效的动态规划算法。适用于树形结构中的最优化路径求解。

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【题目链接】 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5735

 

【题目大意】

  给出一棵树,树上每个节点都有一个权值w,w不超过216,树的根为1,从一个点往根的方向走,可以得到他的祖先序列,现在需要从v1点的祖先序列中挑选出一定数量的点,组成数列v1,v2,v3……vm,要求vi是vi-1的祖先,求dp[v1]=max(dp[vi]+(w[v1] opt w[vi])),opt是一种运算,在题目中可为xor,or或者and,最后求出ans=sum_{i=1}^{n}(i*(w[i]+dp[i]))

 

【题解】

  对于这道题,我们首先考虑它的简化版本,在一个一维数组上求dp[i]=max(dp[j]+(w[i] opt w[j])) (j<i),显然枚举前缀的O(n2)的用脚趾头都能想出来的算法,出题人是不会给过的。那么我们观察一下题目,发现一个很奇巧的东西,w的值不超过216,难道说每次计算以w结尾的dp最大值,然后枚举二进制?一次6w多的计算量,明显也没有产生太大的优化,顺着这个思路下去,这道题采用了一种拆值DP的神奇的方式,

  dp[i]=max(dp[j]+([w[i]前八位]opt[w[j]前八位])<<8+[w[i]后八位]opt[w[j]后八位])

  记dp[A][B]=以前八位为A结尾,后八位以B结尾的dp值,于是就可以发现:

        dp[A][B]=max(dp[i][B]+([w[i]前八位]opt[w[A]前八位])<<8)

  那么,在知道了后八位的情况下,前八位就能轻松dp,既然这样,那我们就在计算完每个节点之后,预处理后八位的dp值:

        dp[A][i]=max(dp[A][j]+([w[i]后八位]opt[w[j]后八位]))

  这样子每次转移所需要的复杂度就只有28,可以接受。顺利完成。

  而这道题所处理的却是树上的问题,那么在每条链上DP的过程中预处理祖先节点dp数组,按照上述方法计算子节点的dp值即可,而对于不同的子节点,dp数组备份,然后回溯即可。

 

【代码】

#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef unsigned int UI;
const int N=65540,mod=1e9+7;
UI T,n,i,w[N],nxt[N],x,f[256][256],tmp[N][256],v[256],ans;
vector<UI>g[N];
char op[5];
UI opt(UI a,UI b){
    if(op[0]=='A')return a&b;
    if(op[0]=='O')return a|b;
    if(op[0]=='X')return a^b;
}
void dfs(UI x){
    UI dp=0,A=w[x]>>8,B=w[x]&255;
    for(int i=0;i<256;i++)if(v[i])dp=max(dp,f[i][B]+(opt(A,i)<<8));
    ans=(1LL*x*(dp+w[x])+ans)%mod;
    for(v[A]++,i=0;i<256;i++)tmp[x][i]=f[A][i],f[A][i]=max(f[A][i],opt(B,i)+dp);
    for(int i=0;i<g[x].size();i++)dfs(g[x][i]);
    for(v[A]--,i=0;i<256;i++)f[A][i]=tmp[x][i];
}
int main(){
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d %s",&n,op);
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&w[i]),g[i].clear();
        for(int i=2;i<=n;i++)scanf("%d",&x),g[x].push_back(i);
        ans=0; dfs(1);
        printf("%d\n",ans);
    }return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/forever97/p/hdu5735.html

### 2024 HDU 位运算 示例 教程 #### 什么是位运算位运算是指对二进制数中的每一位进行操作。常见的位运算符包括按位 (`&`)、按位或 (`|`)、按位异或 (`^`)、左移 (`<<`) 和右移 (`>>`)。 #### 杭州电子科技大学(HDU位运算题目解析 对于给定的代码片段: ```cpp for (int i = 1; i < (1 << n); i++) { if ((i >> 1) & i) continue; } ``` 这段代码用于遍历 `n` 个元素的所有子集,并过滤掉某些特定条件下的子集。具体解释如下: - `(1 << n)` 表示将数字 `1` 左移 `n` 位,相当于计算 \(2^n\)[^3]。 - `i >> 1` 将变量 `i` 右移一位,相当于除以 2。 - `(i >> 1) & i` 判断当前子集中是否存在相邻位置都为 1 的情况。如果存在,则跳过该次循环。 #### 实际应用案例 假设有一个数组 `[a, b, c]`,即 `n=3`,则上述代码会生成并筛选这些子集: - 子集表示法:`{}` 对应于二进制 `000` - `{a}` 对应于二进制 `001` - `{b}` 对应于二进制 `010` - `{c}` 对应于二进制 `100` - `{a, b}` 对应于二进制 `011` (被过滤) - `{a, c}` 对应于二进制 `101` - `{b, c}` 对应于二进制 `110` (被过滤) - `{a, b, c}` 对应于二进制 `111` (被过滤) 通过这种方式,可以有效地排除那些不符合特定条件的组合。 #### Python 中的位运算示例 以下是类似的逻辑在 Python 中的实现方式: ```python def generate_subsets(n): result = [] for i in range(1, 1 << n): # 遍历所有可能的子集 if not (i & (i - 1)): # 过滤掉含有连续 '1' 的子集 subset = [j for j in range(n) if (i >> j) & 1] result.append(subset) return result print(generate_subsets(3)) ``` 此函数将会输出符合条件的子集列表。
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