洛谷题目: P2996 [USACO10NOV] Visiting Cows G 题解
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P2996 [USACO10NOV] Visiting Cows G - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
前言:
本题的核心问题是在一棵由奶牛(节点)和道路(边)构成的树状结构中,根据 “不能同时拜访直接相连的两个奶牛” 这一限制条件,找出贝茜能够拜访的奶牛的最大数量,难度为中下一点。
#本题具体思路和步骤:
1、问题抽象与数据结构选择:
1.1、输的抽象:
题目中提到了 N 个奶牛, 我们通过 N - 1 条道路相连,并且任意两头奶牛之间的连接关系可以抽象成一棵树,每头奶牛是数的一个节点,道路是树的边。
1.2、邻接表存储:
为了表示这棵树,我们使用邻接表来存储节点之间的连接关系。邻接表是一种常用的图(树是一种特殊的图)的存储方式,对于每个节点 u,使用一个数组 adj[u] 来存储与它直接相连的所有节点。
2、动态Dp思想引入:
1.1、状态定义:
设 dp[u][o] 表示不选组该节点 u 时,以 u 为根的子树中可拜访最大奶牛数量。
设 dp[u][1] 表示x厕节点 u 时,以 u 为根的子树中可拜访的最大奶牛数量。
1.2、状态转移的核心思路:
我们通过递归地考虑每个节点及其子节点的选择情况,利用子问题的解来构建当前节点的解。
3、状态转移方程推导:
1.1、不选择节点 u 的情况:
当不选择节点 u 时,对于 u 的每个节点 v ,我们可以自由选择是否拜访 v 。因为不选 u 不会对 v 的选择产生直接限制,所以我们要在 v 选择 dp[v][1] 和不被选择 dp[v][0] 这两种情况中取最大值,然后将所有子节点的这些最大值累加起来,就得到了 dp[u][0] 这两种情况中取最大值,然后将所有子节点的这些最大值累加起来,就得到了 dp[u][0]。即 dp[u][0]=sum(max(dp[v][0],dp[v][1])),这里的 sum 表示为 u 的所有子节点 v 进行累加。
1.2、选择节点 u 的情况:
当选择节点 u 时,根据题目要求,与 u 直接相连的子节点都不能被选择。所以 u 的子节点 v 只能处于不被选择的状态。我们先将节点 u 本身计入,然后把所有子节点不被选择状态下的数量累加起来,就得到了 dp[u][1]。即 dp[u][1]=1+sum(dp[v][0])。
4、深度优先搜索实现:
1.1、递归遍历树:
使用深度优先搜索算法来遍历整棵树。从树的任意一个节点开始,递归地访问每个节点及其子节点。
1.2、计算 dp 值:
在递归访问的过程中,对于每个节点 u ,先初始化 dp[u][0]=0 和 dp[u][1]=1。然后遍历 u 的所有子节点 v ,根据上述状态转移方程更新 dp[u][0] 和 dp[u][1] 的值
5、结果计算:
整棵树遍历完成后,最终的结果就是根节点在选择何不选择当中,两种状态下可拜访奶牛数量的最大值,即 max(dp[1][0],dp[1][1])。
##复杂度分析:
1、时间复杂度:
由于深度搜索会遍历树中的每个节点和每条边一次,树有 n 个节点和 n - 1 条边,所以时间复杂度为 O(n)。
2、空间复杂度:
主要的空间开销在于邻接表和 dp 数组。邻接表存储树的结果需要 O(n) 的空间, dp 数组存储每个节点的两种状态也需要 O(n) 的空间,因此空间复杂度为 O(n)。
###代码:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int MAXN = 50005;
vector<int> adj[MAXN]; // 邻接表存储树的结构
int dp[MAXN][2]; // dp数组,dp[u][0] 表示不选节点u,dp[u][1] 表示选节点u// 深度优先搜索函数,用于计算dp数组
void dfs(int u, int p) {dp[u][0] = 0;dp[u][1] = 1;for (int v : adj[u]) {if (v != p) {dfs(v, u);dp[u][0] += max(dp[v][0], dp[v][1]);dp[u][1] += dp[v][0];}}
}int main() {int n;cin >> n;// 读取边的信息,构建树的邻接表for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int c1, c2;cin >> c1 >> c2;adj[c1].push_back(c2);adj[c2].push_back(c1);}// 从节点1开始进行深度优先搜索dfs(1, 0);// 输出最大可拜访的奶牛数量cout << max(dp[1][0], dp[1][1]) << endl;return 0;
}
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