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树形动态规划是一种在树结构上进行动态规划的算法技术，它利用树的递归性质来解决各种优化问题。以下是树形DP的详细解析：

基本概念

树形DP的核心思想是自底向上或后序遍历处理树结构，即在处理父节点之前先处理完所有子节点。

实现步骤

1. ​确定状态表示​：定义dp[u][state]表示以u为根的子树在某种状态下的最优解
2. ​状态转移方程​：根据子节点的状态推导父节点的状态
3. ​递归实现​：通常使用DFS遍历树结构
4. ​边界条件​：处理叶子节点的初始状态

经典问题示例

问题1：没有上司的舞会（最大独立集）

​问题描述​：一棵树，选择不相邻的节点使权值和最大。

​解法​：

def tree_dp(u, parent):dp = [[0]*2 for _ in range(n)]  # dp[u][0/1]表示u不选/选时的最大值dp[u][1] = weight[u]  # 选择当前节点的初始值for v in tree[u]:if v == parent:continuetree_dp(v, u)dp[u][0] += max(dp[v][0], dp[v][1])  # 不选u时，子节点可选可不选dp[u][1] += dp[v][0]  # 选u时，子节点不能选

问题2：树的最长路径（直径）

​解法​：

def diameter_dfs(u, parent):max_depth1 = max_depth2 = 0for v in tree[u]:if v == parent:continuedepth = diameter_dfs(v, u) + 1if depth > max_depth1:max_depth2 = max_depth1max_depth1 = depthelif depth > max_depth2:max_depth2 = depthglobal max_diametermax_diameter = max(max_diameter, max_depth1 + max_depth2)return max_depth1

常见问题类型

1. ​最大独立集​：选择不相邻节点使权值和最大
2. ​最小点覆盖​：选择最少的点覆盖所有边
3. ​树的重心​：找到一个节点使删除后最大子树最小
4. ​树的直径​：树上最远两点距离
5. ​树形背包​：在树上进行分组背包问题

优化技巧

1. ​记忆化搜索​：避免重复计算
2. ​二次扫描​：对于需要父节点信息的题目
3. ​换根DP​：当需要以每个节点为根进行计算时

时间复杂度

通常为O(n)，其中n为节点数，因为每个节点只被处理一次。

树形DP的关键在于正确设计状态表示和转移方程，充分利用树的递归性质，通过子问题的解来构建更大问题的解