摘要：
题意：在一棵树上选出一些点，每个点都有一个权值，使得和最大，前提是，父节点和子节点只能选一个。分析：整个代码与１０５４基本一样的，就是状态转移方程变了 ，因为题目加了一些限制ｄｐ［ｉ］［０］表示以ｉ为根节点的不选ｉ树的最大权值和ｄｐ［ｉ］［１］表示以ｉ为根节点的选ｉ的树的最大权值和状态转移方程：ｄｐ［ｉ］［０］＋＝ｍａｘ（ｄｐ［ｓｏｎ［ｉ］［ｊ］］［０］，ｄｐ［ｓｏｎ［ｉ］［ｊ］］［１］），（０＜ｊ＜ｓｉｚｅ［ｉ］）ｄｐ［ｉ］［１］＋＝ｄｐ［ｓｏｎ［ｉ］［ｊ］］［０］；（０＜ｊ＜ｓｉｚｅ［ｉ］） ｓｉｚｅ［ｉ］表示ｉ节点的儿子数#include<iostream>#include& 阅读全文
摘要：
嘿嘿，我的第一道树形DP题意：用最少的点覆盖整棵树，看一下Sample Input 就知道题意。分析：在树上做一个动态规划【状态】：dp[i][0] 为以 i 为根节点，并且该节点不放，所需要的最少的点数dp[i][1] 为以 i 为根节点，并且该节点放，所需要的最少的点数【转移方程】：dp[i][0]=sum(dp[son[i][j]][1]) 该点不放的话，那么它的儿子节点必须都放，这样之间的边才可以被覆盖dp[i][1]=sum(min(dp[son[i][j]][0],dp[son[i][j]][1])) 该点放的话，那么它的儿子节点就有两种决策，一种是放，一种是不放，取 min 就行 阅读全文
摘要：
与一般的背包问题不同，要求的是第K优解，首先，我们要搞清楚的一个问题就是最优解是怎么求出来的。对于求最优解的情况，我们对每一种状态只保存了该状态下的最优解，忽略了其他解，进而实现状态之间的转移，而对于求第K优解的情况呢？其实只需要保存每一种状态下的前K优解，从这K个状态进行状态间的转移，同时去重，保存当前状态的K优解即可。#include<iostream>#include<algorithm>#include<set>using namespace std;int v[101],w[101];int n,m,k,dp[1010][31];int tmp[6 阅读全文
摘要：
看完背包九讲的多重背包之后，这题目应该可以轻松做出来了模型：有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用，每件费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。方法：基本算法这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题的方程略微一改即可，因为对于第i种物品有n[i]+1种策略：取0件，取1件……取n[i]件。令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值，则有状态转移方程：f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k<=n[i]}复杂度是O( 阅读全文