树形 DP
树形 DP,即在树上进行的 DP。由于树固有的递归性质,树形 DP 一般都是递归进行的。
基础
以下面这道题为例,介绍一下树形 DP 的一般过程。
例题 洛谷 P1352 没有上司的舞会
某大学有 个职员,编号为 。他们之间有从属关系,也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树,父结点就是子结点的直接上司。现在有个周年庆宴会,宴会每邀请来一个职员都会增加一定的快乐指数 ,但是呢,如果某个职员的直接上司来参加舞会了,那么这个职员就无论如何也不肯来参加舞会了。所以,请你编程计算,邀请哪些职员可以使快乐指数最大,求最大的快乐指数。
我们设 代表以 为根的子树的最优解(第二维的值为 0 代表 不参加舞会的情况,1 代表 参加舞会的情况)。
对于每个状态,都存在两种决策(其中下面的 都是 的儿子):
- 上司不参加舞会时,下属可以参加,也可以不参加,此时有 ;
- 上司参加舞会时,下属都不会参加,此时有 。
我们可以通过 DFS,在返回上一层时更新当前结点的最优解。
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43 | #include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;
struct edge {
int v, next;
} e[6005];
int head[6005], n, cnt, f[6005][2], ans, is_h[6005], vis[6005];
void addedge(int u, int v) { // 建图
e[++cnt].v = v;
e[cnt].next = head[u];
head[u] = cnt;
}
void calc(int k) {
vis[k] = 1;
for (int i = head[k]; i; i = e[i].next) { // 枚举该结点的每个子结点
if (vis[e[i].v]) continue;
calc(e[i].v);
f[k][1] += f[e[i].v][0];
f[k][0] += max(f[e[i].v][0], f[e[i].v][1]); // 转移方程
}
return;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &f[i][1]);
for (int i = 1; i < n; i++) {
int l, k;
scanf("%d%d", &l, &k);
is_h[l] = 1;
addedge(k, l);
}
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!is_h[i]) { // 从根结点开始DFS
calc(i);
printf("%d", max(f[i][1], f[i][0]));
return 0;
}
}
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习题
树上背包
树上的背包问题,简单来说就是背包问题与树形 DP 的结合。
例题 洛谷 P2014 CTSC1997 选课
现在有 门课程,第 门课程的学分为 ,每门课程有零门或一门先修课,有先修课的课程需要先学完其先修课,才能学习该课程。
一位学生要学习 门课程,求其能获得的最多学分数。
每门课最多只有一门先修课的特点,与有根树中一个点最多只有一个父亲结点的特点类似。
因此可以想到根据这一性质建树,从而所有课程组成了一个森林的结构。为了方便起见,我们可以新增一门 学分的课程(设这个课程的编号为 ),作为所有无先修课课程的先修课,这样我们就将森林变成了一棵以 号课程为根的树。
我们设 表示以 号点为根的子树中,已经遍历了 号点的前 棵子树,选了 门课程的最大学分。
转移的过程结合了树形 DP 和 背包 DP 的特点,我们枚举 点的每个子结点 ,同时枚举以 为根的子树选了几门课程,将子树的结果合并到 上。
记点 的儿子个数为 ,以 为根的子树大小为 ,可以写出下面的状态转移方程:
注意上面状态转移方程中的几个限制条件,这些限制条件确保了一些无意义的状态不会被访问到。
的第二维可以很轻松地用滚动数组的方式省略掉,注意这时需要倒序枚举 的值。
可以证明,该做法的时间复杂度为 。
参考代码
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33 | #include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <vector>
using namespace std;
int f[305][305], s[305], n, m;
vector<int> e[305];
int dfs(int u) {
int p = 1;
f[u][1] = s[u];
for (auto v : e[u]) {
int siz = dfs(v);
// 注意下面两重循环的上界和下界
// 只考虑已经合并过的子树,以及选的课程数超过 m+1 的状态没有意义
for (int i = min(p, m + 1); i; i--)
for (int j = 1; j <= siz && i + j <= m + 1; j++)
f[u][i + j] = max(f[u][i + j], f[u][i] + f[v][j]); // 转移方程
p += siz;
}
return p;
}
int main() {
scanf("%d%d", &n, &m);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int k;
scanf("%d%d", &k, &s[i]);
e[k].push_back(i);
}
dfs(0);
printf("%d", f[0][m + 1]);
return 0;
}
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习题
换根 DP
树形 DP 中的换根 DP 问题又被称为二次扫描,通常不会指定根结点,并且根结点的变化会对一些值,例如子结点深度和、点权和等产生影响。
通常需要两次 DFS,第一次 DFS 预处理诸如深度,点权和之类的信息,在第二次 DFS 开始运行换根动态规划。
接下来以一些例题来带大家熟悉这个内容。
例题 [POI2008]STA-Station
给定一个 个点的树,请求出一个结点,使得以这个结点为根时,所有结点的深度之和最大。
不妨令 为当前结点, 为当前结点的子结点。首先需要用 来表示以 为根的子树中的结点个数,并且有 。显然需要一次 DFS 来计算所有的 ,这次的 DFS 就是预处理,我们得到了以某个结点为根时其子树中的结点总数。
考虑状态转移,这里就是体现"换根"的地方了。令 为以 为根时,所有结点的深度之和。
可以体现换根,即以 为根转移到以 为根。显然在换根的转移过程中,以 为根或以 为根会导致其子树中的结点的深度产生改变。具体表现为:
根据这两个条件就可以推出状态转移方程 。
于是在第二次 DFS 遍历整棵树并状态转移 ,那么就能求出以每个结点为根时的深度和了。最后只需要遍历一次所有根结点深度和就可以求出答案。
参考代码
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61 | #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int head[1000010 << 1], tot;
long long n, size[1000010], dep[1000010];
long long f[1000010];
struct node {
int to, next;
} e[1000010 << 1];
void add(int u, int v) { // 建图
e[++tot] = node{v, head[u]};
head[u] = tot;
}
void dfs(int u, int fa) { // 预处理dfs
size[u] = 1;
dep[u] = dep[fa] + 1;
for (int i = head[u]; i; i = e[i].next) {
int v = e[i].to;
if (v != fa) {
dfs(v, u);
size[u] += size[v];
}
}
}
void get_ans(int u, int fa) { // 第二次dfs换根dp
for (int i = head[u]; i; i = e[i].next) {
int v = e[i].to;
if (v != fa) {
f[v] = f[u] - size[v] * 2 + n;
get_ans(v, u);
}
}
}
int main() {
scanf("%lld", &n);
int u, v;
for (int i = 1; i <= n - 1; i++) {
scanf("%d %d", &u, &v);
add(u, v);
add(v, u);
}
dfs(1, 1);
for (int i = 1; i <= n; i++) f[1] += dep[i];
get_ans(1, 1);
long long int ans = -1;
int id;
for (int i = 1; i <= n; i++) { // 统计答案
if (f[i] > ans) {
ans = f[i];
id = i;
}
}
printf("%d\n", id);
return 0;
}
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习题
参考资料与注释
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