题面在这里

题意

给出一棵\(n\)个节点的二叉查找树的中序遍历中每个节点的访问次数\(p[i]\),和相邻两节点\(i\)和\(i+1\)的访问次数\(q[i]\),构造一棵二叉查找树使得\(\sum_{i=1}^{n}d[i](s[i]+1)+\sum_{i=0}^{n}(max(d[i],d[i+1])+1)[即查询两者之间值的实际比较次数]\times(q[i])\)最小,输出这个最小值

数据范围

\[n\le 200,多组数据(T很小)
\]

sol

利用树的递归定义,设\(f[i][j]\)表示\([l,r]\)内节点合并为一棵树的时候的答案,再根据叶子情况进行讨论,可以得到\(O(Tn^3)\)的DP,其中主要部分是

\[f[i][j]=\min_{k=i}^{k=j}{(f[i][k-1]+f[k+1][j])+\sum_{l=i}^{j}p[l]+\sum_{l=i-1}^{j}q[l]}
\]

(这里定义\(f[i][i-1]=f[j+1][j]=0\))

可以看到转移方程实际和\(p,q\)无关(其实这明摆着就是最优排序二叉树问题)

而这样做是会T的,然而其实上面的转移式和石子合并的转移式比较类似,于是可以通过类似的方法得出其也满足\(s[i][j-1]\le s[i][j]\le s[i+1][j]\)的性质,于是就可以AC了

代码

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define RG register
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=405;
ll n,p[N],q[N],f[N][N],s[N][N];
int main()
{
while(scanf("%lld",&n)==1){
if(!n)break;
for(RG int i=1;i<=n;i++)scanf("%lld",&p[i]),p[i]+=p[i-1];
for(RG int i=0;i<=n;i++)scanf("%lld",&q[i]),q[i]+=q[i-1];
memset(f,63,sizeof(f));
for(RG int i=1;i<=n;i++){
f[i][i]=q[i]+p[i]-p[i-1];
s[i][i]=i;
if(i>=2)f[i][i]-=q[i-2];
}
for(RG int i=1;i<=n+1;i++)f[i][i-1]=0;
for(RG int l=2;l<=n;l++)
for(RG int i=1;l+i-1<=n;i++)
for(RG int k=s[i][i+l-2];k<=s[i+1][i+l-1];k++)
if(i>=2){
f[i][l+i-1]=min(f[i][l+i-1],f[i][k-1]+f[k+1][l+i-1]+p[l+i-1]-p[i-1]+q[l+i-1]-q[i-2]);
if(f[i][l+i-1]==f[i][k-1]+f[k+1][l+i-1]+p[l+i-1]-p[i-1]+q[l+i-1]-q[i-2])s[i][l+i-1]=k;
}
else {
f[i][l+i-1]=min(f[i][l+i-1],f[i][k-1]+f[k+1][l+i-1]+p[l+i-1]-p[i-1]+q[l+i-1]);
if(f[i][l+i-1]==f[i][k-1]+f[k+1][l+i-1]+p[l+i-1]-p[i-1]+q[l+i-1])s[i][l+i-1]=k;
}
printf("%lld\n",f[1][n]);
}
return 0;
}

[POJ1784]Huffman's Greed的更多相关文章

  1. 杭电ACM分类

    杭电ACM分类: 1001 整数求和 水题1002 C语言实验题——两个数比较 水题1003 1.2.3.4.5... 简单题1004 渊子赛马 排序+贪心的方法归并1005 Hero In Maze ...

  2. 转载:hdu 题目分类 (侵删)

    转载:from http://blog.csdn.net/qq_28236309/article/details/47818349 基础题:1000.1001.1004.1005.1008.1012. ...

  3. 哈夫曼(huffman)树和哈夫曼编码

    哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60 ...

  4. (转载)哈夫曼编码(Huffman)

    转载自:click here 1.哈夫曼编码的起源: 哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法.哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率, ...

  5. [老文章搬家] 关于 Huffman 编码

    按:去年接手一个项目,涉及到一个一个叫做Mxpeg的非主流视频编码格式,编解码器是厂商以源代码形式提供的,但是可能代码写的不算健壮,以至于我们tcp直连设备很正常,但是经过一个UDP数据分发服务器之后 ...

  6. jpeg huffman coding table

    亮度DC系数的取值范围及序号:                                                               序号(size) 取值范围 0 0  1 - ...

  7. 优先队列实现Huffman编码

    首先把所有的字符加入到优先队列,然后每次弹出两个结点,用这两个结点作为左右孩子,构造一个子树,子树的跟结点的权值为左右孩子的权值的和,然后将子树插入到优先队列,重复这个步骤,直到优先队列中只有一个结点 ...

  8. Huffman树进行编码和译码

    //编码#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> ...

  9. Huffman Tree

    哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树.它是一种带权路径长度最短的树,应用非常广泛. 关于Huffman Tree会涉及到下面的一些概念: 1. 路径和路径长度路径是指在树中从一个结点到另一个结点所 ...

随机推荐

  1. Java中调用存储过程或函数

    //?代表一个参数,多个参数用逗号隔开 CallableStatement cs = connect.prepareCall("{?=call 存储过程名称或函数名(?)}"); ...

  2. thinkphp phpmailer邮箱验证

    thinkphp 关于phpmailer的邮箱验证 一  . 登陆自己的邮箱,例如:qq邮箱.登陆qq邮箱在账户设置中开启smtp服务: 之后回发送一个授权码 , 这个授权码先保存下来,这个授权码在后 ...

  3. hadoop生态搭建(3节点)-06.hbase配置

    # http://archive.apache.org/dist/hbase/1.2.4/ # ==================================================== ...

  4. Python的scrapy之爬取boss直聘网站

    在我们的项目中,单单分析一个51job网站的工作职位可能爬取结果不太理想,所以我又爬取了boss直聘网的工作,不过boss直聘的网站一次只能展示300个职位,所以我们一次也只能爬取300个职位. jo ...

  5. PHP教程专题资源免费下载地址收藏

     PHP教程专题资源免费下载地址收藏 PHP,即Hypertext Preprocessor,是一种被广泛应用的开源通用脚本语言,尤其适用于 Web 开发并可嵌入 HTML 中去.它的语法利用了 C. ...

  6. 【Markdown】Markdown的使用(自用)

    # 欢迎使用 Cmd Markdown 编辑阅读器 我们理解您需要更便捷更高效的工具记录思想,整理笔记.知识,并将其中承载的价值传播给他人,Cmd Markdown 是我们给出的答案 -- 我们为记录 ...

  7. 配置vue-yarm-PM2工具环境

    步骤: 第一步:安装yarn 参考网址:https://yarn.bootcss.com/docs/install.html#linux-tab a.用pm2启动已创建的server.js   #pm ...

  8. Hadoop数据倾斜及解决办法

    数据倾斜:就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间 ...

  9. Office使用技巧(不断补充)

    1.word中,第一行后面有很多空格,但把第二行的退到第一行来就删了第一行的字,为什么? 解决办法:应该是下一行开头部分是一个不可拆分的整体,上一行末尾放不下,只能放在下一行.处理方法:格式--段落- ...

  10. OpenCV入门:(五:更改图片对比度和亮度)

    1. 理论 图片的转换就是将图片中的每个像素点经过一定的变换,得到新像素点,新像素点组合成一张新的图片. 改变图片对比度和亮度的变换如下: 其中α和β被称作增益参数(gain parameter)和偏 ...