[BZOJ4987]Tree

本文介绍了一种使用树形动态规划解决寻找特定数量点间最小路径总和的方法,通过构建子树并计算直径来优化复杂度至O(n^2),适用于带边权的树型结构。

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题目大意:

给定一棵\(n(n\le3000)\)个点的带边权的树,找出\(k\)个点\(A_{1\sim k}\)使得\(\sum_{1\le i<k} dis(A_i,A_i+1)\)最小。求最小值。

思路:

\(k\)个点一定是一个连通块,而且答案就是这个联通块边权和\(\times 2-\)直径。

树形DP。\(f[i][j][k]\)表示以\(i\)为根的子树,选了\(j\)个边,直径有\(k\)个端点已经确定。

时间复杂度\(\mathcal O(n^2)\)

源代码:

#include<cstdio>
#include<cctype>
#include<vector>
#include<cstring>
#include<climits>
inline int getint() {
    register char ch;
    while(!isdigit(ch=getchar()));
    register int x=ch^'0';
    while(isdigit(ch=getchar())) x=(((x<<2)+x)<<1)+(ch^'0');
    return x;
}
const int N=3001;
struct Edge {
    int to,w;
};
std::vector<Edge> e[N];
inline void add_edge(const int &u,const int &v,const int &w) {
    e[u].push_back((Edge){v,w});
    e[v].push_back((Edge){u,w}); 
}
inline void upd(int &a,const int &b) {
    a=std::min(a,b);
}
int size[N],f[N][N][3];
void dfs(const int &x,const int &par) {
    size[x]=1;
    f[x][0][0]=f[x][0][1]=0;
    for(unsigned i=0;i<e[x].size();i++) {
        const int &y=e[x][i].to,&w=e[x][i].w;
        if(y==par) continue;
        dfs(y,x);
        for(register int i=size[x]-1;i>=0;i--) {
            for(register int j=size[y]-1;j>=0;j--) {
                upd(f[x][i+j+1][0],f[x][i][0]+f[y][j][0]+w*2);
                upd(f[x][i+j+1][1],f[x][i][0]+f[y][j][1]+w);
                upd(f[x][i+j+1][1],f[x][i][1]+f[y][j][0]+w*2);
                upd(f[x][i+j+1][2],f[x][i][0]+f[y][j][2]+w*2);
                upd(f[x][i+j+1][2],f[x][i][1]+f[y][j][1]+w);
                upd(f[x][i+j+1][2],f[x][i][2]+f[y][j][0]+w*2);
            }
        }
        size[x]+=size[y];
    }
}
int main() {
    memset(f,0x3f,sizeof f);
    const int n=getint(),k=getint();
    for(register int i=1;i<n;i++) {
        const int u=getint(),v=getint();
        add_edge(u,v,getint());
    }
    dfs(1,0);
    int ans=INT_MAX;
    for(register int i=1;i<=n;i++) {
        upd(ans,f[i][k-1][2]);
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/skylee03/p/9736357.html

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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