[刷题笔记] Luogu P2014 [CTSC1997] 选课
Solution
我们发现本题中有好多主从关系,即要想取用一个儿子必须先取用她的父亲。构成了一个森林,处理不便。
有个小技巧,就是将0号节点参与建树,最后所求节点数就变成了\(m+1\),且把森林变成了一棵树。
然后如何处理呢?
再次理解题意,我们发现,我们每次的决策是是否取用儿子,取用几个儿子......这不就是背包模型?对于每个父节点,先搜她的儿子,然后枚举重量(从\(m+1\)到1,和01背包同理,每个儿子只能选一次),再枚举每个儿子内又取几个儿子......由于我们先前先搜的儿子,我们确保搜到这里儿子是已知的。
考虑设计状态,当前是哪个节点做决策是必须的,同时当前节点选多少课也是必须的。因为我们需要对选几个儿子进行决策,假设本轮决策选 \(k\) 个课时的最大价值,选 \(m\) 个儿子,则剩下的价值就是本节点选 \(k-m\) 个课时的最大价值。
形式化地,若令\(f_{now,j}\)表示以\(now\)为父节点选\(j\)个课时的最大价值。
则有:
\(f_{now,j} = max(f_{now,j},f_{Edge_{now,i},k}+f_{now,{j-k}})\)
Explanation:\(Edge_{now,i}\)表示节点\(now\)的第\(i\)个儿子,容易发现这里运用了vector建树。形象地就是取\(k\)个儿子和原来的决策取 max 。
回忆一下我们是如何思考的?
首先,我们正在一个节点上,对于每一个儿子可以选 or 不选。对于选则考虑选几个。典型的背包模型。至于依赖性在树上跑即可。
所以,本题就是一个树上背包。
Code
/*
树上dp,渗透了背包的思想。
小技巧:我们发现本题有好多树,构成森林,我们可以把0号节点也参与建树,这样就把森林变成了一棵树。
对于一个父节点,她可以选or不选以及选几个儿子学习,发现这可以当作背包,类似于背包从大到小枚举m也就是选的节点数(可以看作重量)
枚举完重量再枚举选儿子,状态转移方程和背包类似。
运用小技巧将森林变成树后记得m+1
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define N 1010
using namespace std;
int n,m;
int f[N][N];
vector <int> Edge[N];
void dp(int now)
{
for(int i=0;i<Edge[now].size();i++)
{
dp(Edge[now][i]);//先处理儿子
for(int j=m;j>=1;j--)
{
for(int k=0;k<j;k++)
{
f[now][j] = max(f[now][j],f[Edge[now][i]][k]+f[now][j-k]);//状态转移,取or不取or取几个儿子的儿子(儿子已经处理好)
}
}
}
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int fa;
scanf("%d%d",&fa,&f[i][1]); //以每个节点为父亲选一个肯定是其本身,直接输入即可
Edge[fa].push_back(i);
}
m++;//更新m
dp(0);
cout<<f[0][m]<<endl;//注意到我们这里将0号节点参与建树,所以输出的时候需要注意
return 0;
}
本文作者:SXqwq,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/SXqwq/p/17607564.html
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 单线程的Redis速度为什么快?
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 展开说说关于C#中ORM框架的用法!