博客
关于我
C. Parsa‘s Humongous Tree(树形dp+贪心)
阅读量:783 次
发布时间:2019-03-24

本文共 327 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

树形动态规划(DP)在处理某些组合优化问题时,根节点的值通常会影响整个结果。然而,直接暴力尝试整个可能范围是不可行的,这使得问题需要更高效的解决方案。研究表明,选择问题中最极端的两端点可以帮助我们找到最优的转移策略。

观察发现,这与绝对值不等式的处理方式相似。在数轴上,点x的位置会影响|x-a|+|x-b|+|x-c|的值。这类似于在处理诸如最小化或最大化路径的问题时,常常选择数轴的两端点。因此,树形DP的解决方案可以简化为在数轴上移动,并选择端点进行转移。

这意味着,我们可以通过递归地选择当前节点的位置,并在每一步选择合适的端点来传递状态,从而简化问题并计算出最优值。这样的方法有效地结合了树形结构和动态规划的优势,避免了直接暴力暴力的计算开销。

转载地址:http://eiyuk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Redis 配置文件redis.conf详细解释
查看>>
python网络爬虫(2)——scrapy框架的基础使用
查看>>
python网络爬虫实例教程试读_Python网络爬虫实战教程(全套完整版) - 学途无忧网 - 做技术的王者 - Powered By EduSoho...
查看>>
Python 使用哈希函数用于加密
查看>>
Python 依赖管理的革新——Poetry 深度解析
查看>>
python 保留精度及增加去除数字的千位分隔符(金额化数字)
查看>>
python 倒计时 9,8,7,。。。。。。0
查看>>
Python 入门开发学习笔记之数据的增删改查
查看>>
Python 入门教程(2)搭建环境 2.4、VSCode配置Node.js运行环境
查看>>
Python 八大排序算法合集
查看>>
python 关于epoll的学习
查看>>
Python 内存管理
查看>>
Python 内嵌函数:它们有什么用处?
查看>>
Python 内置 sum 函数 vs. for 循环性能
查看>>
python 内置slice的用法
查看>>
Python 内置时间模块
查看>>
python 内部如何实现命名元组?
查看>>
Python 写Android App性能:入门到高级
查看>>
python 写入json数据到数据库
查看>>
Python 出现 TypeError: ‘encoding‘ is an invalid keyword argument for this function 解决方法
查看>>