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树上背包学习笔记

news 来源：原创 2025/8/23 10:09:44

树上背包，顾名思义，就是在树上跑背包。~~每日顾名思义~~

Q：那么到底为什么要树上跑背包 dp 呢？

A：因为我们到现在学的背包 dp 还是属于较浅的一类，什么 01 背包、完全背包还是多重背包，但是如果这个东西变得较为复杂一些，例如如果存在了依赖关系（即选某个东西才可以选另一个东西），前面的背包就束手无策了。

实际上，树上背包就是把背包 dp 用到了树的上面。

不如先看一个引入题。

P2014 [CTSC1997] 选课

在大学里每个学生，为了达到一定的学分，必须从很多课程里选择一些课程来学习，在课程里有些课程必须在某些课程之前学习，如高等数学总是在其它课程之前学习。现在有 $N$ 门功课，每门课有个学分，每门课有一门或没有直接先修课（若课程 a 是课程 b 的先修课即只有学完了课程 a，才能学习课程 b）。一个学生要从这些课程里选择 $M$ 门课程学习，问他能获得的最大学分是多少？

$\le300$ 。

发现每一个东西都可能存在一个依赖关系，果断使用树上背包。

注意到题面中有这样的一句话：

每门课有一门或没有直接先修课

联想到树上面去，发现每门课如果有一门先修课，就类似于每一个儿子都恰好有一个父亲。每门课如果没有先修课，就类似于每一个根结点。

于是考虑根据先修课的关系来建图，最终会形成一个森林的形式，每一棵树之间互不干扰。

但是这样的话，又会产生问题：最终是所有的点中选择 $M$ 个，而不是单棵树中选择 $M$ 个。

所以要将森林重新变成一颗更大的树。考虑建 $0$ 号虚点，作为新的树的根结点，并连接原本每一棵树的根结点作为儿子。

但是这时候有一个小细节：因为 $0$ 是必选的（否则其他东西都选不了），所以直接将 $\to m$ 即可。

于是我们成功地将问题转化成了：

给定一棵树，点带权，需要你在里面选 $M$ 个点，注意如果要选儿子就必须要选父亲。求最终权值。特别地， $0$ 的权值为 $0$ 。

考虑 $d p$ 。设 $dp_{u,i}$ 表示在 $u$ 为根的子树内，选 $i$ 个可以得到的最大权值是多少。

考虑转移，但是好像遇到了亿点点麻烦。。。显然可以枚举每一个子结点的子树选了多少个，最终合并起来得到答案，但是太慢了。

所以，这样的状态并不能行得通。因此，考虑改变状态。

注意我们讲的是树上背包，但是我们只是在树上跑了 dp，并没有跑背包。所以考虑背包。

显然可以把点权变成价值，而把 $1$ 作为每一个点的代价，而每一个点可以选择也可以不选择。这样就转换为了一个背包问题。

考虑使用 $dp_{u,i,j}$ 表示 $u$ 为根的子树内，考虑了前 $i$ 个子结点，选了 $j$ 个可以得到的最大权值是多少。

转移显然。为了优化转移方程，可以使用滚动数组。因为这是 01 背包所以需要倒序处理。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define N 310
int n, m, x, y, dp[N][N], val[N];
vector<int> edge[N];void dfs(int u) {dp[u][1] = val[u];for (auto v : edge[u]) {dfs(v);for (int i = m; i >= 1; i--)//转移 u 选了 i 节课的答案for (int j = i - 1; j >= 1; j--)//u 的这个儿子 v 选了 i - j 节课的答案dp[u][i] = max(dp[u][i], dp[u][i - j] + dp[v][j]);//合并两个背包}
}signed main() {ios::sync_with_stdio(0);cin >> n >> m;m++;for (int x = 1; x <= n; ++x) {cin >> y >> val[x];edge[y].push_back(x);}dfs(0);cout << dp[0][m] << endl;return 0;
}

这里的复杂度是 $\times m^2)$ 的，有一些慢，后面我们会讲更加快速的做法。

观察 dfs 里面的转移步骤，可以发现这个东西本身其实上可以说是把子结点的背包合并了。这个观点很好理解。所以，这种求解树上背包的方法也叫做dfs 合并。

所以这个有依赖的背包就这么做完了，但是以后的树上背包大差不差的都是一个样子，所以就可以按照固定的东西想即可。

P2014 更好的写法

实际上这里还有一种实现方法，那就是使用 $s u m$ 来把转移次数优化一下，尤其是 $n, m$ 同阶的时候。

到底是怎么思考的呢？

很容易发现，上面的代码有一行是 for (int i = m; i >= 1; i--)，但是实际上我们并不需要枚举那么多次，实际上只需要枚举 $s u m$ 次就可以了。（当然如果 $\min(m,sum)$ 还可以更快）

所以把 for (int i = m; i >= 1; i--) 更改成 for(int i = min(m, sum[u]);i >= 0;i--) 即可。

考虑同样把这个东西用到 for (int j = i - 1; j >= 1; j--) 上面去。但是这样子是做差的，所以考虑枚举 v 选了多少课，以代替以前的枚举。

于是：

for (int j = i - 1; j >= 1; j--)dp[u][i] = max(dp[u][i], dp[u][i - j] + dp[v][j]);

变成了：

for(int j = min(m, sum[v]);j >= 0;--j)dp[u][i + j] = max(dp[u][i + j], dp[u][i] + dp[v][j]);//把减变成了加

最终得出来这样的代码：

void dfs(int u,int pre)
{/* DP初始化 */ sum[u] = 1;for(auto v : edge[u]) if(v != pre) {dfs(v,u);for(int i = min(m, sum[u]);i >= 0;--i)//枚举 u 选了 i 节课for(int j = min(m, sum[v]);j >= 0;--j) //枚举 v 选了 j 节课dp[u][i + j] = max(dp[u][i + j], dp[u][i] + dp[v][j]);sum[u] += sum[v];}
}

略加数学分析可得这样的代码复杂度是 $O(n^2)$ 。

是这样分析的：对于每一个 $u$ 都最多要转移 $sum_u \times n$ 次，而把所有结点加起来就是 $\sum (sum_u \times n) = \sum sum_u \times n = n \times n$ ，是不是很奇妙！

当然，如果 $m$ 远小于 $n$ ，则使用 $\times m^2)$ 会优秀一点，否则使用 $O(n^2)$ 优秀一点，这两个东西都不可以抛弃掉。

U53204 【数据加强版】选课

这道题是 P2014 [CTSC1997] 选课的一个超级数据加强版，原本 $O(n^2)$ 地算法只能拿到 50 分。

这道题，如果使用上面给出的代码并略加修改，只能得到 50pts 的好成绩。所以上面的方法在这道题是行不通的。

所以，在这道题里面我将介绍一种新的树形背包方法，也就是在 dfs 序上面进行的奇妙 dp。

这样复杂度是 $O (nm)$ 的，也是非常优秀的了。而且题目保证了 $\le 10^8$ ，使用这种方法恰好可以卡过。

接下来开始讲解思路。

考虑先看一棵树，作为例子：

显然我们可以发现，如果最上面的点被选了，那么就可以考虑它最左边的一个儿子。

如果这个儿子被选了，那么就可以继续考虑它最左边的一个儿子。

如果它的左边的儿子已经考虑完了，那么就可以开始考虑右边的儿子。

如果这个儿子没有被选，则显然不能考虑任何一个儿子。

……

最终，考虑的顺序是这样子的：

那么，看到这个东西，你的脑子里面还没有一点点灵感吗？

这不就是 dfs 序嘛！

考虑转移。

如果一个点被选了，它就会转移到下一个 dfs 序代表的位置。

而且，如果一个点没有被选，则其子树所有的点都不能被选！！！完美符合 dfs 序的优秀传统：只需要跳到子树区间右端点 $+ 1$ 的位置即可。

所以，这个时候我们就已经把它转换为了一个序列式的 dp，且转移也已经明确，直接跑背包即可。复杂度显然就是 $O (nm)$ 的。

**但是因为这不是相邻进行转移，而是会带有一些跳跃性地转移，所以不能使用滚动数组。空间复杂度也是 $O (nm)$ 的。**但是空间有 $500$ MB，所以直接开 int 数组也可以开的下。

个人感觉这种方法非常的优美。

关于实现的一些注意事项：

因为数据范围只给了 $nm$ 的取值，并没有特别地约束 $n, m$ 分别的值，如果开数组的话就会开不下，应该在主函数里面开 vector 二维数组。
一开始要让 $val_0 = 1$ ，不然后面就无法转移，最后直接把答案减一即可。

其他的看代码就可以了。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 100010;
int n, m, x, y;
int val[N], l[N], r[N];
int id[N], dfn;
vector<int> v[N];void dfs(int u) {l[u] = ++dfn, id[dfn] = u;for (auto i : v[u])dfs(i);r[u] = dfn;
}int main() {cin >> n >> m;m++;for (int x = 1; x <= n; x++) {cin >> y >> val[x];v[y].push_back(x);}dfs(0);val[0] = 1;vector<vector<int> > dp(n + 10, vector<int>(m + 10));//二维数组for (int i = 1; i <= n + 1; i++) {int x = id[i];for (int j = 0; j <= m; j++)if (dp[i][j] > 0 || i == 1) {//要判断这是否是合法状态dp[i + 1][j + 1] = max(dp[i + 1][j + 1], dp[i][j] + val[x]);dp[r[x] + 1][j] = max(dp[r[x] + 1][j], dp[i][j]);}}cout << dp[n + 2][m] - 1;return 0;
}

CF815C Karen and Supermarket

仿照日常的树上背包，不难设计出 $dp_{u,num,0/1}$ 表示 $u$ 的子树里面选了 $n u m$ 个物品， $u$ 不使用 / 使用优惠券的最小花费。

考虑如何写出转移。

首先，我们可以不用 $u$ ，所以子树内也就没有点会被使用：

$dp_{u,i+j,0} = \min(dp_{u,i+j,0},dp_{u,i,0}+dp_{v,j,0})$

其次，我们可以使用 $u$ ，且对于 $v$ ，这个 $u$ 的子结点也使用：

$dp_{u,i+j,1} = \min(dp_{u,i+j,1},dp_{u,i,1}+dp_{v,j,1})$

最后，我们可以使用 $u$ ，但是对于 $v$ 不使用优惠券：

$dp_{u,i+j,1} = \min(dp_{u,i+j,1},dp_{u,i,1}+dp_{v,j,0})$

考虑初始状态，显然 $n u m = 0$ 和 $n u m = 1$ 的情况我们会选择特殊考虑。

$\begin{cases} dp_{u,0,0} = 0\\ dp_{u,1,0} = a_u \\ dp_{u,1,1} = a_u - b_u \end{cases}$

其他的东西都可以根据这几个初始状态算出来。

答案显然就是找最大的 $i$ 来满足 $\min(dp_{1,i,0},dp_{1,i,1}) \le money$ ，其中 $m o n ey$ 是她的预算。

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
const int N = 5010;
int n, m, a[N], b[N];
int dp[N][N][2], siz[N];
vector<int> v[N];void dfs(int u) {dp[u][0][0] = 0;dp[u][1][0] = a[u];dp[u][1][1] = a[u] - b[u];siz[u] = 1;for (int x : v[u]) {dfs(x);for (int i = siz[u]; i >= 0; i--)for (int j = 0; j <= siz[x]; j++)dp[u][i + j][0] = min(dp[u][i + j][0], dp[u][i][0] + dp[x][j][0]),dp[u][i + j][1] = min(dp[u][i + j][1], dp[u][i][1] + min(dp[x][j][0], dp[x][j][1]));siz[u] += siz[x];}
}signed main() {cin >> n >> m >> a[1] >> b[1];memset(dp, 0x3f, sizeof dp);for (int i = 2, x; i <= n; i++)cin >> a[i] >> b[i] >> x, v[x].push_back(i);dfs(1);for (int i = n; i >= 0; i--)if (min(dp[1][i][0], dp[1][i][1]) <= m) {cout << i;return 0;}return 0;
}

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编程日记 2025/8/22 10:33:42

MySQL8查询某个JSON类型的字段中出现过的所有键名（json key name）并去重返回

假设我有一张表叫 t1, 其中有一个字段 info 是 JSON类型，现在我想查询 t1.info 字段中出现过的所有键名，MySQL提供了一个函数 JSON_KEYS(column) 来返回单条数据单个JSON字段中的所有键名组成的集合，那我想查询整个表所有记录中某个JSON字段出…...

编程日记 2025/8/20 11:23:33

【AI】基于生活案例的LLM强化学习（入门帖）

一、从“教小孩说话”到“教模型说话”：LLM 训练全貌 1. 先打个比方第一阶段：预训练就好比教一个小孩先“读很多书”，让他获得基本的语言能力。对 LLM 来说，就是在海量文本上进行“预测下一个词”的训练，从而学到“…...

编程日记 2025/8/19 14:29:09

如何通过代理 IP 实现异地直播推流

在直播行业日益火爆的今天，许多主播希望突破地域限制，实现异地直播推流，以获得更广泛的观众群体和更好的直播效果。代理 IP 作为一种有效的网络工具，能够帮助主播轻松达成这一目标。本文将详细介绍如何通过代理 IP 实现异地直播推…...

编程日记 2025/8/20 11:53:25

Linux 网络编程 day5 多路IO转接之改进select and poll

三种多路IO转接方法：select ， poll ， epoll 改进select多路IO转接，使用数组来保存含有需要连接的套接字cfd，不用循环至1024，节约时间提高效率。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #in…...

编程日记 2025/8/20 14:02:18

【iOS】源码阅读(二)——NSObject的alloc源码

文章目录前言问题发现探索NSObject的alloc源码实现流程探索NSObject为什么直接走objc_alloc，而GGObject先走alloc总结前言前面笔者已经学习了alloc相关源码，之前的alloc底层源码实现步骤是以GGObject为基础的，今天我们来探索一下NSObject中…...

编程日记 2025/8/20 13:58:42

如何在短时间内高效复习食品安全员考试？

以下是一些在短时间内高效复习食品安全员考试的方法： 制定科学计划：根据剩余时间和考试内容，将备考时间划分为基础学习、强化巩固和模拟冲刺三个阶段。如基础学习阶段可安排每天学习 2-3 小时，梳理教材知识；强化巩固阶…...

编程日记 2025/8/19 21:01:18

Kotlin空安全解决Android NPE问题

在 Android 开发中，NullPointerException（NPE）一直是最常见的崩溃类型之一。Kotlin 通过创新的空安全机制，在语言层面彻底解决了这一问题。以下是 Kotlin 空安全的核心要点和实战指南：一、Kotlin 空安全设计哲学编译期防御：通过类型系统强制区分可空（?）与非空类型显…...

编程日记 2025/8/20 13:57:56

PrimExpr 与 RelayExpr 的区别

PrimExpr 与 RelayExpr 的区别解析在 TVM 的表达式系统中，PrimExpr 和 RelayExpr 是两种不同层级的表达式类型，分别服务于 TVM 的不同编译阶段和目标场景。以下是它们的核心区别和关联： 1. 设计目标与层级特性PrimExprRelayExpr所属层级TV…...

编程日记 2025/8/20 13:56:34

R语言助力森林生态研究：从数据处理到群落稳定性分析的完整流程，结合机器学习与案例写作

在生态学研究中，森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一。这些方面不仅关系到森林动态变化和物种多样性，还直接影响森林提供的生态服务功能及其应对环境变化的能力。 👉 森林生态系统的结构、功能与稳定性是生态学研究的核心。…...

编程日记 2025/8/20 13:58:40

P2014 [CTSC1997] 选课

P2014 更好的写法

U53204 【数据加强版】选课

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