很久以前，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的快速路，用于连接首都和王国内的各大城市。
为节省经费，T国的大臣们经过思考，制定了一套优秀的修建方案，使得任何一个大城市都能从首都直接或者通过其他大城市间接到达。同时，如果不重复经过大城市，从首都到达每个大城市的方案都是唯一的。
J是T国重要大臣，他巡查于各大城市之间，体察民情。所以，从一个城市马不停蹄地到另一个城市成了J最常做的事情。他有一个钱袋，用于存放往来城市间的路费。
聪明的J发现，如果不在某个城市停下来修整，在连续行进过程中，他所花的路费与他已走过的距离有关，在走第xx千米到第x+1x+1千米这一千米中（xx是整数），他花费的路费是x+10x+10这么多。也就是说走11千米花费1111，走22千米要花费2323。
J大臣想知道：他从某一个城市出发，中间不休息，到达另一个城市，所有可能花费的路费中最多是多少呢？
この質問は、弱いチキンによって長い間書かれてきました。これは、私が木の直径に触れたのはこれが初めてです。コンセプト
ツリーの直径は、ツリー内の任意の2点間の2つの最長距離（最長チェーンとも呼ばれます）
です。解法（1）ツリーの形状dp（2）2倍のdfs（bfs）
ここで、ツリーの2つのプロパティを知る必要があります
（1）任意の点から始めて、このポイントでの最長チェーンと2番目に長いチェーンの合計がこのツリーです
特定の直径は
ここで参照できます
（2）任意の点から開始して、最も遠い距離にある点を検索すると、この点は間違いなく木の直径の終点になります。
最初に見つかった点
がこの2の終点でなければならないのはなぜですか？この質問はナレッジポイントで行うことができます。
まず、bfsのコードを紹介します（dfsはJAVAでスタックをポップするのが簡単なので、JAVAを使用している場合は、BFSを使用するのが最適です）
package lan4A_C;
import java.io.*;
import java.util.*;
public class TestJ {
static int MAX = 10010;
static int n;
static int p[]; //存每个点的一条边的编号
static int u[]; //边的起点
static int v[]; //边的终点
static int w[]; //边的权值
static int next[]; // 下一条边编号
static int dist[]; // 到每一个的距离
static boolean vis[]; // 点是否访问过
static int get(int x){ // 路径转费用
int t = 10;
int sum = 0;
for(int i = 1;i <= x;i++){
sum += i+t;
}
return sum;
}
static int id = 1;
static void add(int a,int b,int x){
u[id] = a;
v[id] = b;
w[id] = x;
next[id] = p[a];
p[a] = id++;
}
static void bfs(int k){
Queue<Integer> q = new LinkedList<Integer>();
q.add(k);
Arrays.fill(vis, false);
vis[k] = true;
dist[k] = 0;
while(!q.isEmpty()){
int t = q.poll();
for(int i = p[t];i != -1;i = next[i]){ // 找到这个点的第一条边编号
if(vis[v[i]])
continue;
dist[v[i]] = dist[t]+w[i]; // k点到v[i]点的距离
q.add(v[i]);
vis[v[i]] = true; // 这个终点已经算过了
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException{
StreamTokenizer re = new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));
PrintWriter pr = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
re.nextToken(); n = (int)re.nval;
p = new int[MAX]; u = new int[MAX*2]; v = new int[MAX*2]; w = new int[MAX*2]; next = new int[MAX*2];
vis = new boolean[MAX]; dist = new int[MAX];
Arrays.fill(p,-1);
Arrays.fill(next,-1);
for(int i = 1;i < n;i++){
re.nextToken();int a = (int)re.nval;
re.nextToken();int b = (int)re.nval;
re.nextToken();int x = (int)re.nval;
add(a,b,x);
add(b,a,x);
}
bfs(1);
int k = 1;
for(int i = 2;i <= n;i++)
if(dist[i] > dist[k])
k = i; // 最远距离 第一个端点
// System.out.println(k);
bfs(k);
int t = dist[1];
for(int i = 1;i <= n;i++)
if(dist[i] > t)
t = dist[i];
// System.out.println(t);
long ans = get(t);
pr.println(ans);
pr.flush();
}
}
以下はDPのコードです
package lan4A_C;
import java.io.*;
import java.util.Arrays;
public class TestJDP {
static int MAX = 10010;
static int n;
static int p[]; //存每个点的一条边的编号
static int u[]; //边的起点
static int v[]; //边的终点
static int w[]; //边的权值
static int next[]; // 下一条边编号
static int d[] = new int[MAX];
static boolean vis[] = new boolean[MAX];
static int ans = 0;
static int id = 0;
static void add(int a,int b,int x){
u[id] = a;
v[id] = b;
w[id] = x;
next[id] = p[a];
p[a] = id++;
}
static int get(int x){
int t = 10;
int sum = 0;
for(int i = 1;i <= x;i++){
sum += i+t;
}
return sum;
}
static void dp(int x){
vis[x] = true;
for(int i = p[x];i != -1;i = next[i]){
int y = v[i];
if(vis[y])
continue;
dp(y); // 先计算儿子结点的最长链
// ans每次都为最长链加次长链的结果
// d[x]表示从x结点出发的最长链，而如果我们之前找到的一个方向的
//最长链，现在发现这个点从另外一个儿子结点出去，那边还有更长的最
//长链，我们就把另外那条链当做最长链 d[x]+d[y]+w[w] 表示的是当
//前已知的最长链加上从另外一个儿子结点出发的最长链，取最大值，这
//个值则必然是最大值
ans = Math.max(ans, d[x]+d[y]+w[i]);
d[x] = Math.max(d[x], d[y]+w[i]); // d[x]每次都为最长链
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException{
StreamTokenizer re = new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));
PrintWriter pr = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
re.nextToken(); n = (int)re.nval;
p = new int[MAX]; u = new int[MAX*2]; v = new int[MAX*2]; w = new int[MAX*2]; next = new int[MAX*2];
Arrays.fill(p, -1);
Arrays.fill(next, -1);
Arrays.fill(vis, false);
for(int i = 1;i < n;i++){
re.nextToken();int a = (int)re.nval;
re.nextToken();int b = (int)re.nval;
re.nextToken();int x = (int)re.nval;
add(a,b,x);
add(b,a,x);
}
dp(1);
pr.println(get(ans));
pr.flush();
}
}
ここで誰かが少し無知であることがわかるかもしれません。隣接リストが配列で実装されている場合はどうなりますか？？？見ている不思議さを理解できなかった。この弱いチキンがそう
であるので
、隣接リストの配列の実現を紹介しましょう。注：隣接リストのエッジの数は非常に重要です
（1）エッジの3つの情報を格納するためにu、v、w 3配列を使用します（開始点、終了点、重み）
（2）p配列を使用して各頂点の最初のエッジの数を格納し、次の配列を格納して、一部の頂点に複数のエッジがある場合、次の配列が役割を果たします
以下で詳しく説明します。たとえば
、5つのポイントがあります
1 2 3 4 5
4つのエッジに番号が付けられています
1 2 3 4
1：2-3 8
2：3-4 5
3：2-1 3
とりあえず、3つのエッジのみそれが面倒書きたくない
第一の側面に読み込ま：
[1] [1] U V 2 = W = 3 8 = P [2] = 1 [1]。。我々はサイド情報の配列の添字の内部には明らかですこれはエッジの数なので、このことを明確に区別する必要があります。エッジを検索するたびに、エッジの数に従ってそれを探します。p配列は、このポイントに対応するエッジを見つけることです
。2番目のエッジを読み取るとき：
u [2] = 3 v [2] = 4 w [2] = 5 p [3] = 2
3番目のエッジを読み取る場合：
u [3] = 2 v [3] = 1 w [3] = 3 p [2] = 3（ここでこのように読んだ場合、入力すると、2番目のポイントの最初のエッジの情報が失われるため、ここでは次の配列を紹介します）
我々は、このように読み込ま
U [3] = 2、V
[3] = 1、W [3] = 3、次の[3] = P [2]（[3] = 1次）、P [2] = 3 我々のこの時点の前に次のアレイのエッジに存在する対応する
我々はこの見つける見つける
P [2]：最初に見つかった側と次の[Pを[2]は、第二の側はそれを見つける
場合弱いチキンはまだ明確に説明されていません。以下のリンクを参照して
ください
