根据最近做的几道树形dp题总结一下规律.(从这篇往前到洛谷 P1352 ) 这几道题都是在一颗树上,然后要让整棵树的节点或边 满足一种状态.然后点可以影响到相邻点的这种状态 然后求最小次数 那么要从两个维度来设计状态 第一个维度 (1)以i为根的树的所有节点都满足这种状态 (2)以i为根的树的只有i不满足这种状态 第二个维度 (1)i这个点取 (2)i这个点不取 所以就会有四种状态,不过最近几道题都是直接pass掉了其中一种 只有三种状态. 状态设计好了就很好写转移方程了,记住转移的过程中孩子一…

这道题的难点在于状态怎么设计 这道题要求全部都是安全的,所以我们做的时候自底向上每一个结点都要是安全的 结合前一题当前结点选和不选,我们可以分出四种情况出来 选 安全 选 不安全 不选 安全 不选 不安全 显然选 不安全是不可能的,那么就去掉 所以我们就可以设计状态为表示i放人且安全表示i不放人且安全表示i不放人且不安全 那么状态转移方程最关键的就是怎么保证回溯的时候都是安全的. 我们只考虑以u为结点的子树,不考虑i的父亲 我们要让u的子树除了u以外全部是安全的,u自己安全和不安全分开讨论 对于…

树状动态规划定义 之所以这样命名树规,是因为树形DP的这一特殊性:没有环,dfs是不会重复,而且具有明显而又严格的层数关系.利用这一特性,我们可以很清晰地根据题目写出一个在树(型结构)上的记忆化搜索的程序.而深搜的特点,就是"不撞南墙不回头".这一点在之后的文章中会详细的介绍. 首先是扫盲,介绍几条名词的专业解释以显示我的高端(大部分人可以略过,因为学习到树规的人一下应该都懂--): 动态规划:  问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列…

方法封装: /** * 数据转换为树形(递归),示例:toTreeByRecursion(source, 'id', 'parentId', null, 'children') * @param {Array} source 数据 * @param {String} idField 标识字段名称 * @param {String} parentIdField 父标识字段名称 * @param {Any} parentIdNoneValue 父级标识空值 * @param {String} chi…

问题描述 有一棵 n 个节点的树,树上每个节点都有一个正整数权值.如果一个点被选择了,那么在树上和它相邻的点都不能被选择.求选出的点的权值和最大是多少? 输入格式 第一行包含一个整数 n . 接下来的一行包含 n 个正整数,第 i 个正整数代表点 i 的权值. 接下来一共 n-1 行,每行描述树上的一条边. 输出格式 输出一个整数,代表选出的点的权值和的最大值. 样例输入 5 1 2 3 4 5 1 2 1 3 2 4 2 5 样例输出 12 样例说明 选择3.4.5号点,权值和为 3+4+5…

前言 在常用的UI组件中,树形组件与数据列表组件可以说是构成一个管理平台基本的两大数据核心组件.树形组件用于系统菜单,数据列表用于数据表现,两者配合即可完成一个简单的数据系统.要实现一个支持复选.工具栏定义的无限级树形组件需要对树的递归创建.树的复选递归有很好的把握,特别是树形在复选情况下的表现样式,这也是难点所在. 树组件需求 (1)支持无限级加载树(支持懒加载方式) (2)支持复选操作,和预定义的复选情况 (3)支持简单树形样式和可自定义叶子点的图片的复杂样式 (4)支持定义工具栏(依赖于t…

做后端管理系统,永远是最蛋疼.最复杂也最欠揍的事情,也永远是前端开发人员最苦逼.最无奈也最尿性的时刻.蛋疼的是需求变幻无穷,如同二师兄的三十六般变化:复杂的是开发难度寸步难行,如同蜀道难,难于上青天:欠揍的是产品随心所欲.为所欲为,如同村霸横行乡里.只手遮天:苦逼的是前端苦不堪言,如同哑巴吃黄连,有苦说不出:无奈的是前端无可奈何花落去,如同至尊宝戴上金箍无法爱你,摘下金箍无法救你:尿性的是前端苦尽甘来,如同唐僧师徒历经九九八十一难,终成正果的高光时刻! 又特么的南辕北辙了,矫情个鸟啊!有需求,上…

一.基础用法基础的树形结构展示,props相当于一个对实体类对像 <template> <el-tree :data="data" :props="defaultProps" @node-click="handleNodeClick"></el-tree> </template> <script> export default { data() { return { data: [{ l…

http://codeforces.com/contest/462 A:Appleman and Easy Task 要求是否全部的字符都挨着偶数个'o' #include <cstdio> using namespace std; ][]; int n; ][]; ]={,,-,}; ]={,-,,}; int main(){ scanf("%d",&n); gets(maz[]); ;i<n;i++){ gets(maz[i]); } ;i<n;i+…

虚树可以看做是对树形动态规划的一种求解优化 对于需要求答案的点p,只保留对答案有影响的节点,从而减少时间 BZOJ2286 dp[i]=min(val[i],Σdp[j](j为i的儿子)),val[i]表示将i和根节点分离的代价 方程为什么这么写呢?val也就是从当前i到根节点的边权的最小值 为了让代价最小,最后的dp[root]就是答案了,树形dp是先递归调用到根然后回溯的过程中求值,回溯到根节点的时候答案就显然了 我们可以只用询问点及他们的LCA来建一颗新树,我们暂且称其为虚树,然后在虚树上…