眾所周知,樹上背包如果上下界都卡緊了復雜度會是 \(O(nm)\),下面來進行這一點的證明。 以下設節點總數為 \(n\),背包容量最大是 \(m\)。 合並兩個泛化背包的復雜度為 \(O(s_1s_2)\),其中 \(s_1\) 是第一個泛化背包的容量,\(s_2\) 是第二個背包的容量 ...
最近做了幾道樹上背包的題目,很多題目的數據范圍都很小,但實際上樹上背包有多種方式可以優化到 O nm n 為節點數, m 為體積的值域 ,比如先序遍歷優化 何森 先序遍歷用於優化樹形背包問題 ,求泛化物品的並 徐持衡 淺談幾類背包題 經過一番學習,覺得還是上下界優化理解起來最簡單,也比較好寫,適用范圍廣,唯一比其它做法復雜的地方就是復雜度分析。 例題講解 這里以一道經典的樹上背包作為例題: 數據加 ...
2018-11-28 17:16 5 596 推薦指數:
眾所周知,樹上背包如果上下界都卡緊了復雜度會是 \(O(nm)\),下面來進行這一點的證明。 以下設節點總數為 \(n\),背包容量最大是 \(m\)。 合並兩個泛化背包的復雜度為 \(O(s_1s_2)\),其中 \(s_1\) 是第一個泛化背包的容量,\(s_2\) 是第二個背包的容量 ...
題目鏈接 題目思路 主要是不知道怎么加邊,而題解巧妙的把加邊換成了刪點 然后再進行樹上背包,細節也有點多 官方題解如下 枚舉位於最終邊獨立集上的加入的邊權為 p 的邊的數量 t,那么 0 ≤ t ≤ k 且 2t ≤ n,這 是因為每條邊將占據圖中的兩個點。 假設最終要加入 t 條 ...
模板來源:codevs 5429 根據背包問題的相關狀態轉移方程,我們不難寫出朴素的算法 TLE Code 在朴素算法中,我們枚舉每個物品的數量作為決策,這樣大大浪費時間,我們可以將物品二進制拆分來代替枚舉,具體地講,例如某種物品數量為10 ...
(1)二進制的優化 這是一個多重背包的模板,也是十分好用的一種模板,因為這個比直接拆除01 背包來做 要省些時間。這是為啥呢,首先先由我講一下為什么能換成01 背包吧。 舉個例子。假如給了我們 價值為 2,但是數量卻是10 的物品,我們應該把10給拆開,要知道二進制可是能夠表示任何數 ...
1)背包優化問題2)Unity 2019在華為手機上2倍抗鋸齒不生效3)關於libunity.sym.so符號表的問題4)Navmesh合並成一個新的NavMesh的方法5)Prefab掛自己寫的管理器腳本卻無法打包 這是第260篇UWA技術知識分享的推送。今天我們繼續為大家精選了若干 ...
樹形依賴背包問題 每個點有個權值和體積,如果選了某個點那么它的父親也必須選,問體積和<=m的最大權值和。 如果體積都為1,那么直接做是$n^2$的。 否則是$nm^2$的。 我們考慮求出樹的后序遍歷,那么對於$i$這棵子樹,它在后序遍歷上是連續一段,並且$i$在最后。 考慮$i$選 ...
先貼題 由於涉及小數,故源數據先乘100再加以利用。所以正常操作是開一個3百萬的數組進行dp,事實證明這會超時。 投巧的小操作 觀察到這道題的數據點,合格的發票數量不多。所以枚舉的話不會超時。 ...
寫在前面:我是一只蒟蒻~~~ 今天我們要講講動態規划中最最最最最簡單的背包問題 1. 首先,我們先介紹一下 01背包大家先看一下這道01背包的問題 題目 有m件物品和一個容量為n的背包。第i件物品的大小是w[i],價值是k[i]。求解將哪些物品裝入背包可使這些物品的費用總和不超過 ...