博客
关于我
树的深度———树形DP
阅读量:440 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1107 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一条边,将树分割成两部分,使得两部分的节点数的乘积最大。我们可以通过深度优先搜索(DFS)来计算每个节点的子树大小,并在每次DFS返回时计算分割后的乘积,记录最大的乘积。

方法思路

  • 树的构建:首先,我们需要读取输入,构建树的邻接表。
  • DFS遍历:使用DFS计算每个节点的子树大小。在计算每个子树的大小时,计算分割该子树所在的边后的乘积,并更新最大乘积。
  • 结果输出:在遍历结束后,输出最大的乘积。
  • 解决代码

    import syssys.setrecursionlimit(1 << 25)def main():    n = int(sys.stdin.readline())    if n == 1:        print(0)        return    adj = [[] for _ in range(n + 1)]    for _ in range(n - 1):        a, b = map(int, sys.stdin.readline().split())        adj[a].append(b)        adj[b].append(a)        siz = [0] * (n + 1)    max_product = 0    def dfs(u, parent):        siz[u] = 1        for v in adj[u]:            if v == parent:                continue            siz[u] += dfs(v, u)            # 计算分割后的乘积            current = siz[v] * (n - siz[v])            if current > max_product:                max_product = current        return siz[u]        dfs(1, -1)    print(max_product)if __name__ == "__main__":    main()

    代码解释

  • 输入处理:读取输入,构建树的邻接表。
  • 递归DFS:定义一个递归函数dfs,用于计算每个节点的子树大小。在递归过程中,每次处理完一个子树后,计算分割该子树边后的乘积,并更新最大乘积。
  • 结果输出:调用DFS遍历整个树,计算并输出最大乘积。
  • 这种方法通过DFS遍历每个子树,高效地计算了每条边分割后的乘积,确保了算法的正确性和效率。

    转载地址:http://uopyz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    opencv图像分割3-分水岭方法
    查看>>
    opencv图像切割1-KMeans方法
    查看>>
    OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
    查看>>
    opencv图像特征融合-seamlessClone
    查看>>
    OpenCV图像的深浅拷贝
    查看>>
    OpenCV在Google Colboratory中不起作用
    查看>>