AcWing 树形DP相关问题 1075. 数字转换

本文详细探讨了AcWing在线判题平台上的第1075题——数字转换,该题目涉及树形动态规划(DP)的运用。文章通过实例解析和代码实现,帮助读者理解如何解决这类问题,提升算法思维能力。

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import sys
sys.stdin = open('data.txt', 'r')

'''
树形DP, 树的最长路径的应用, 求一个森林里面所有树的最长路径的最大值
'''

N = int(input())

# 先求所有值的约数
factor = {}
for i in range(1, N+1):
    for j in range(2, N // i + 1):  # 约数不能是自己,所以从2开始枚举,如果约数可以是自己,从1开始枚举
        if i*j not in factor:
            factor[i*j] = []
        factor[i*j].append(i)

link = {}
all_roots = set()
for x in factor:
    y = sum(factor[x])
    if y < x:
        if y not in link:
            link[y] = []
        link[y].append(x)
        if y not in all_roots:
            all_roots.add(y)
        if x in all_roots:
            all_roots.remove(x)

ans = [0]  # 定义单独一个点也是有路径的,路径长度是1, 全局最大值就初始化为1

def dfs(root, prev=None):
    # 最大值和次大值
    max1, max2 = 0, 0 # 最大值和次大值初始值设置为0, 可以直接避免掉负边带来的负面影响,默认可以看做每个节点都连接了无数个隐性的空节点,且边全权为0

    if root in link:
        for child in link[root]:
            if child == prev:
                continue

            max_len = dfs(child, root) + 1
            if max_len > max1:
                max2 = max1
                max1 = max_len
            elif max_len > max2:
                max2 = max_len

    ans[0] = max(ans[0], max1 + max2)
    return max1

for root in all_roots:
    dfs(root)

print(ans[0])





 

<think>好的,用户问动态规划为什么那么难,我需要用中文回答。首先,动态规划确实让很多人头疼,我得分析几个主要原因。 动态规划难,可能因为它的概念比较抽象。比如最优子结构和重叠子问题,这两个术语听起来有点学术,新手可能不太容易理解。得用例子来说明,比如斐波那契数列,重复计算的问题就是重叠子问题,而分解成子问题就是最优子结构。 然后是状态转移方程,这个步骤确实需要经验。用户可能不知道如何定义状态,或者怎么找出状态之间的关系。比如背包问题,怎么把物品和容量转化为状态,再推导方程,这部分可能需要多练习才能掌握。 另外,动态规划的问题类型多,不同问题需要不同的状态定义方法。比如最长公共子序列和最短路径问题,状态的定义方式差别很大,用户可能会觉得没有统一的模式,难以举一反三。 还有,实现的时候细节处理也很关键。比如数组的初始化、边界条件,这些地方容易出错。比如编辑距离问题,初始化第一行和第一列的时候,如果没处理好,结果就会错。 最后,心理因素也可能影响。动态规划被传得很厉害,用户可能一开始就有畏难情绪,导致学习时容易放弃。需要鼓励用户多练习,从简单题入手,逐步积累经验。 总结起来,应该分点解释难点,每个点用例子说明,然后给出学习建议,比如理解基本概念、多练习经典题目、分析题解等。这样用户能更清楚难在哪里,以及如何克服。</think>动态规划(Dynamic Programming)之所以让许多人感到困难,主要原因可以归结为以下几点: --- ### 1. **抽象的概念理解** - **最优子结构**:需要将复杂问题分解为子问题,并理解子问题的最优解如何组合成原问题的最优解。这种“分治+记忆”的思维方式需要一定的数学抽象能力。 - **重叠子问题**:需识别子问题的重复计算(例如斐波那契数列中 `F(n) = F(n-1) + F(n-2)` 的重复调用),而这一特征往往不明显。 - **示例**:经典的背包问题中,需理解“选择当前物品”与“不选当前物品”如何影响后续状态。 --- ### 2. **状态定义与转移方程** - **状态的定义**:如何用变量(如数组或哈希表)描述问题的当前状态(例如 `dp[i][j]` 表示前 `i` 个物品在容量 `j` 下的最大价值)。 - **状态转移方程**:需通过观察和归纳找到状态之间的递推关系(例如 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])`),这一步需要较强的逻辑推导能力。 - **难点**:若状态定义不当,可能导致方程复杂甚至无法求解。 --- ### 3. **问题类型多样** - 动态规划适用于多种场景,但不同问题的解决方法差异较大: - **线性 DP**:如最长递增子序列(LIS)。 - **区间 DP**:如矩阵链乘法。 - **树形 DP**:如二叉树中的最大路径和。 - **状态压缩 DP**:如旅行商问题(TSP)。 - 每种类型需要不同的技巧,难以用单一模式套用。 --- ### 4. **实现细节易出错** - **边界条件**:例如初始化 `dp[0]` 或处理索引越界问题。 - **空间优化**:如何将二维 DP 压缩为一维(如背包问题的滚动数组)。 - **遍历顺序**:某些问题需要逆序更新(如 0-1 背包),而某些需要顺序更新(如完全背包)。 --- ### 5. **缺乏直观性** - 动态规划通常需要“逆向思维”,即从最终目标反推初始状态(如编辑距离问题)。 - 与贪心算法不同,动态规划的决策可能依赖历史所有状态,而非仅当前最优。 --- ### **如何克服困难?** 1. **理解基本概念**:从简单问题(如爬楼梯、斐波那契数列)入手,体会重叠子问题和最优子结构。 2. **总结经典模型**:如背包问题、LCS(最长公共子序列)、LIS(最长递增子序列)。 3. **多练习+分析题解**:通过刷题(LeetCode、AcWing)熟悉常见套路,对比他人代码优化思路。 4. **画表格辅助**:手动推导状态转移表(如 `dp[i][j]` 表格)可帮助理解递推过程。 --- 动态规划的难度本质上是“思维模式转换”的挑战,但随着经验积累和模式识别能力提升,会逐渐变得得心应手。
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