[HAOI2015]树上染色

本文详细解析了一道经典的树形背包问题,通过选取特定数量的节点来最大化收益,介绍了如何利用树形结构进行动态规划求解,包括边贡献计算及状态转移的方法。

题目描述

有一棵点数为 N 的树,树边有边权。给你一个在 0~ N 之内的正整数 K ,你要在这棵树中选择 K个点,将其染成黑色,并将其他 的N-K个点染成白色 。 将所有点染色后,你会获得黑点两两之间的距离加上白点两两之间的距离的和的受益。问受益最大值是多少。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行包含两个整数 N, K 。接下来 N-1 行每行三个正整数 fr, to, dis , 表示该树中存在一条长度为 dis 的边 (fr, to) 。输入保证所有点之间是联通的。

 

输出格式:

 

输出一个正整数,表示收益的最大值。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制
3 1
1 2 1
1 3 2
输出样例#1: 复制
3

说明

对于 100% 的数据, 0<=K<=N <=2000

设$f[i][j]$表示i的子树选了j个黑点的边贡献和

因为点的贡献不好维护

如果一条边,它下面有j个黑点,那么这条边的贡献:

1.w*j*(k-j)  黑点贡献

2.w*(size[v]-j)*(n-size[v]-k+j)  白点贡献

然后树形背包

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 #include<algorithm>
 6 using namespace std;
 7 typedef long long lol;
 8 struct Node
 9 {
10   int next,to;
11   int dis;
12 }edge[4001];
13 lol ans,f[2001][2001];
14 int size[2001],k;
15 int num,head[2001],n;
16 void add(int u,int v,int d)
17 {
18   num++;
19   edge[num].next=head[u];
20   head[u]=num;
21   edge[num].to=v;
22   edge[num].dis=d;
23 }
24 void dfs(int x,int pa)
25 {int i;
26   int j,l;
27   size[x]=1;
28   f[x][0]=f[x][1]=0;
29   for (i=head[x];i;i=edge[i].next)
30     {
31       int v=edge[i].to;
32       if (v==pa) continue;
33       dfs(v,x);
34       size[x]+=size[v];
35       for (j=min(k,size[x]);j>=0;j--)
36     {
37       for (l=0;l<=min(j,size[v]);l++)
38         if (f[x][j-l]!=-1&&f[v][l]!=-1)
39         {
40           lol val=1ll*l*(k-l)*edge[i].dis+1ll*(size[v]-l)*(n-k-size[v]+l)*edge[i].dis;
41           f[x][j]=max(f[x][j],f[x][j-l]+f[v][l]+val);
42         }
43     }
44     }
45 }
46 int main()
47 {int i,u,v;
48   int d;
49   cin>>n>>k;
50   for (i=1;i<=n-1;i++)
51     {
52       scanf("%d%d%d",&u,&v,&d);
53       add(u,v,d);add(v,u,d);
54     }
55   memset(f,-1,sizeof(f));
56   dfs(1,0);
57   cout<<f[1][k];
58 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Y-E-T-I/p/8964157.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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