楼教主男人的八题(第二题)
2024-02-02 06:41:51
POJ 1741 Tree 男人第二题:算法竞赛中的动态规划之美
概要
对于算法爱好者而言,算法和数据结构是必备武器。作为算法练习的经典平台,POJ(Problem of the Day)提供了一系列优质题目供程序员磨练技能。本文将深入剖析 POJ 1741 Tree 男人第二题,带领大家领略算法竞赛的魅力。
问题陈述
给定一棵包含 n 个节点的树,每个节点都有一个权值。我们的任务是找到一个连通子图,满足以下条件:
- 子图中所有节点的权值和为正数。
- 子图中节点数量最多。
如果有多个满足条件的子图,选择其中权值和最大的一个。
算法分析
本题的关键在于如何高效地找出所有满足条件的子图,并从中选择最优解。我们可以采用动态规划的方法,定义状态 dp[i][j],表示以节点 i 为根的子树中,选择 j 个节点的最大权值和。
状态转移方程
状态转移方程如下:
dp[i][j] = max{dp[i][j-1], dp[i][j], dp[i][j] + dp[son[i]][k]} (0<=k<=j)
其中,son[i] 表示节点 i 的所有子节点。
直观理解
该方程可以直观地理解为:以节点 i 为根的子树中选择 j 个节点,有以下三种可能:
- 不选择节点 i,即 dp[i][j-1]。
- 选择节点 i,即 dp[i][j]。
- 选择节点 i,并从其子树中选择 k 个节点,即 dp[i][j] + dp[son[i]][k]。
代码实现
以下为 C++ 代码实现:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 1005;
int n, m;
int w[MAXN];
int dp[MAXN][MAXN];
vector<int> G[MAXN];
void dfs(int u, int fa) {
dp[u][0] = 0;
dp[u][1] = w[u];
for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
int v = G[u][i];
if (v == fa) continue;
dfs(v, u);
for (int j = m; j >= 1; j--) {
for (int k = 0; k < j; k++) {
dp[u][j] = max(dp[u][j], dp[u][j-k] + dp[v][k]);
}
}
}
}
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> w[i];
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int u, v;
cin >> u >> v;
G[u].push_back(v);
G[v].push_back(u);
}
dfs(1, 0);
cout << dp[1][m] << endl;
return 0;
}
总结
POJ 1741 Tree 男人第二题是一道经典的算法题目,展示了动态规划在算法竞赛中的强大威力。通过对问题要求的深入理解和巧妙算法的应用,我们可以轻松解决此类问题。希望本文能帮助读者加深对算法和数据结构的理解,在算法竞赛的道路上更进一步。
常见问题解答
-
Q:为什么使用动态规划解决本题?
A:动态规划适合解决具有重叠子问题且子问题可以被最优子结构分解的问题,而本题正好满足这些条件。 -
Q:状态转移方程是如何推导出来的?
A:状态转移方程是根据以节点 i 为根的子树中选择 j 个节点的可能情况推导出来的。 -
Q:代码中 for 循环嵌套的顺序是如何确定的?
A:for 循环的嵌套顺序是为了满足状态转移方程中 j 和 k 的约束条件。 -
Q:如何证明本题算法的正确性?
A:算法的正确性可以通过数学归纳法或子问题最优性原理证明。 -
Q:本题还存在其他解法吗?
A:本题除了动态规划解法外,还存在其他解法,例如分支限界法或启发式算法。