蒟蒻大佬时隔三个月更新了!!拍手拍手 而且是更新了几篇关于DP的文章(RioTian狂喜) 现在赶紧学习和复习一下树形DP.... 树形DP基础:Here,CF上部分树形DP练习题:Here \[QAQ \] 在学习树形DP之前,我们先要搞清楚一个问题,什么是树?根据图论课上学到的知识我们知道,连通的无圈图称为树.而树我们可以把它近似第看成一个分形结构,这是说我们的树其实是可以递归定义的,树的每个子树也是一颗完整的树,而这种结构就天然地适合递归. 具体来说,在树形动态规划当中,我们一般先算子树再

[BZOJ4316]小C的独立集(动态规划) 题面 BZOJ 题解 考虑树的独立集求法 设\(f[i][0/1]\)表示\(i\)这个点一定不选,以及\(i\)这个点无所谓的最大值 转移\(f[u][0]=\sum f[v][1]\),\(f[u][1]=\sum f[v][0]\),\(f[u][1]=max(f[u][1],f[u][0])\) 现在放在了仙人掌上, 我们可以看做一棵树加上了若干不相交的返祖边 于是再加上一维\(f[u][0/1][0/1]\) 其中最后一维表示这条边所在的环

[BZOJ4316]小C的独立集(仙人掌,动态规划) 题面 BZOJ 题解 除了普通的动态规划以外,这题还可以用仙人掌的做法来做. 这里没有必要把圆方树给建立出来 \(Tarjan\)的本质其实就是一个构建\(dfs\)树的过程 所以我们在\(Tarjan\)的过程中求解就行了 我们设\(f[i][0/1]\)表示当前节点为\(i\),选或不选的子树的最大独立集 当一条边是树边的时候,转移和树上的转移相同. 否则暂时不转移. 当我们做完当前点,发现它是一个环的最顶端的时候,我们需要重新对于这个环

/** 题意: 给出一个01串 按照题目要求可以求出Fun(X)的值 比如: 111 Fun(111)的值是2: 输入: t (t组测试数据) n k (有n位01串 Fun()的值为K) 输出:有多少种组合 使得这n位01串的Fun()值为k; 分析: 动态规划 转移方程 dp[i][j][k] i代表01串的长度 j代表Fun()的值(或者说是权重) k代表最后一位是0还是1 在已知的01串后面加一个0 添加前后的权值不会发生变化 即dp[i][j][0]=dp[i-1][j][0]+dp[

[BZOJ5287][HNOI2018]毒瘤(动态规划,容斥) 题面 BZOJ 洛谷 题解 考场上想到的暴力做法是容斥: 因为\(m-n\le 10\),所以最多会多出来\(11\)条非树边. 如果就是一棵树的话,显然答案就是独立集的个数. 非树边\(2^{11}\)枚举,强制非树边的两端同时备选导致不合法,容斥计算答案即可. 这样子的复杂度是\(O(2^{11}n)\),估算出来是\(2s\),然而在\(HNOI\)考场跑要\(20s\)(大雾 考虑如何优化这个东西. 我们\(2^{11}\)

持续更新!! DP的难点主要分为两类,一类以状态设计为难点,一类以转移的优化为难点. DP的类型 序列DP [例题]BZOJ2298 problem a 数位DP 常用来统计或者查找一个区间满足条件的数,然后按数位顺序DO,一般需要仔细分情况讨论,常见处理如把区间拆为\([1,l),[1,r]\),记忆化,预处理等. [例题]BZOJ3131 淘金 概率DP 概率DP是对一类求时间概率或者期望概率DP的总称. 对于求概率问题,有时利用补集转化,有时将其转化为计数问题.求期望大多利用期望的线性性来

题目大意 N个节点构成一棵树,每个节点上有一个权重val[i], 从根节点root出发在树上行走,行走的时候只能沿着树枝行进.最多在树上走k步,每第一次到达某个节点j,可以获得val[j]的收益,求从root出发,最多走k步,可以得到的最大收益. 题目分析 树形结构+ 最优化问题,考虑使用动态规划来解决,树形动态规划的dp状态,第一维 dp[i][...]一般是指从i节点出发或者以i节点为根的xxxx. /*dp[i][j][0] 表示从节点i出发,走j步,最终回到i节点,所能得到的最大收益 d

应当认为,有向无环图上的动态规划问题是动态规划的基本模型之一,对于某个模型,如果可以转换为某一有向无环图的最长.最短路径问题,则可以套用动态规划若干方法解决. 原题参见刘汝佳紫薯267页. 在这个题目中,首先将整个模型规划成为有向无环图的模式:1,对于某小特工,于j时间处在在第i站,可以成为一个独立的状态,也就是有向无环图的一个节点. 2,对于每个节点,可能能够走得有三个不同的边——坐火车往左走,进入左边的某个状态:坐火车往右走,进入右边的某个状态:原地等待,进入该站点的下一个时间. 每条边,拥

1. 介绍 动态规划典型的被用于优化递归算法,因为它们倾向于以指数的方式进行扩展.动态规划主要思想是将复杂问题(带有许多递归调用)分解为更小的子问题,然后将它们保存到内存中,这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们. 要理解动态规划的概念,我们需要熟悉一些主题: 什么是动态规划? 贪心算法 简化的背包问题 传统的背包问题 Levenshtein Distance LCS-最长的共同子序列 利用动态规划的其他问题 结论 本文所有代码均为java代码实现. 2. 什么是动态规划? 动态规划是一种编

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是算法与数据结构的第15篇,也是动态规划系列的第4篇. 之前的几篇文章当中一直在聊背包问题,不知道大家有没有觉得有些腻味了.虽然经典的文章当中背包一共有九讲,但除了竞赛选手,我们能理解到单调优化就已经非常出色了.像是带有依赖的背包问题,和混合背包问题,有些剑走偏锋,所以这里不多做分享.如果大家感兴趣可以自行百度背包九讲查看,今天我们来看一个有趣的问题,通过这个有趣的问题,我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法. 这个问题题意很

问题描述 给定一个加权连通图(无向的或有向的),要求找出从每个定点到其他所有定点之间的最短路径以及最短路径的长度. 2.1 动态规划法原理简介 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类

本文由TechFlow原创,本博文仅作为知识点学习,不会用于任何商业用途! 今天我们来看一个有趣的问题,通过这个有趣的问题,我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法. 这个问题题意很简单,给定一棵树,并不一定是二叉树,树上的树枝带有权重,可以看成是长度.要求树上最长的链路的长度是多少? 比如我们随手画一棵树,可能丑了点,勿怪: 如果让我们用肉眼来看,稍微尝试一下就能找到答案,最长的路径应该是下图当中红色的这条: 但是如果让我们用算法来算,应该怎么办呢? 这道题其实有一个非常巧妙的办法,我们先

动态规划当中有非常常见的一个分支--状态压缩动态规划,很多人对于状态压缩畏惧如虎,但其实并没有那么难,希望这文章能带你们学到这个经典的应用. 二进制表示状态 在讲解多重背包问题的时候,我们曾经讲过二进制表示法来解决多重背包.利用二进制的性质,将多个物品拆分成少数个物品,转化成了简单的零一背包来解决.今天的状态压缩同样离不开二进制,不过我个人感觉今天的二进制应用更加容易理解一些. 二进制的很多应用离不开集合这个概念,我们都知道在计算机当中,所有数据都是以二进制的形式存储的.一般一个 \(int\)

一.名称 动态规划法应用 二.目的 1.贪婪技术的基本思想: 2.学会运用贪婪技术解决实际设计应用中碰到的问题. 三.要求 1．实现基于贪婪技术思想的Prim算法: 2．实现基于贪婪技术思想的Dijkstra算法. 四.内容 1．实现基于贪婪技术思想的Prim算法 1.1.Prim算法的伪代码描述 算法 Prim(G) //构造最小生成树的Prim算法 //输入:加权连通图G<V,E> //输出:E(T),组成G的最小生成树的边的集合 V(t)←{V0} //可以用任意顶点来初始化树的顶点集合

记得大学时候,专业课的网页设计书籍里面讲过css选择器权重的计算:id是100,class是10,html标签是5等等,然后全部加起来的和进行比较... 我只想说:真是误人子弟,害人不浅! 最近,在前端群里还发现以上观点类似的奇葩聊天,真是*** 其实,也是在很久以前,看了腾讯ISUX的一位前端工程师-麦时分享的一篇技术文章(个人站点已失效,就不贴出来了),才了解到真正的css选择器权重计算. 以下是css选择器权重计算精华所在,翻译自国外的文档(记得是W3C给出的计算规则) 如果一个声明来自s

SEO:权重如何做到从0到1 [写于2016年9月]我真的好久好久没到我的博客上去看过了,今天突然登上 seo.chinaz.com,搜索 dkplus.iteye.com,发现自己的博客在百度收录中发生了巨大的变化!权重居然出现1了!!而且某些关键词居然也有了排名!这对于一个接触seo5个月未见任何成效的我来说是多么了不起的创举啊! 初学seo 即使是大神也有过懵懂的日子. 我刚学seo的时候就在发外链,什么技术含量都没有. 进阶seo 但是现在的我总结出了一个步骤: 首先,要明确你网站是用来

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本

题目:House Robber You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected a

我们做项目的时候,经常遇到样式层叠问题,被其他的样式覆盖,或者写的权重不高没效果,对权重没有具体的分析,做了一个总结. css继承是从一个元素向其后代元素传递属性值所采用的机制.确定应当向一个元素应用哪些值时,浏览器不仅要考虑继承,还要考虑声明的特殊性,另外需要考虑声明本身的来源.这个过程就称为层叠.——<css权威指南> 如下图,css规则由选择器和声明块组成,写在选择器后面大括号里的就叫声明.

在这之前只知道css权重的皮毛,比如说:行内权重比头部权重高,头部比外部样式权重高----工作中才知道真正理解css权重重要性.理解权重了才能写出来最优css选择器来.对后面学习less,scss有很大帮助. 从css代码存放的位置来看,权重计算当然是--->内嵌样式 > 内部样式表 > 外联样式表!然而工作中我们的css代码都是写在外联样式表中的咯. 参考w3c样式选择器权重优先级是这个样子的 important > 内嵌样式 > ID > 类 > 标签 | 伪