樹形dp就是在「樹」的資料結構上做動態規劃，通過有限次地遍歷樹，記錄相關資訊，以求解問題。樹形dp有根到葉(常見)和葉到根兩個方向，就是將父親結點的資訊向下傳遞給子結點，或者從子結點向上傳遞資訊給父親結點。
因為樹本身至少就有「子結構」性質（樹和子樹）；也本身就具有遞迴性。所以在樹上dp其實是其所當然的事，相比線性動態規劃來講，轉移方程更直觀，更易理解。
有n個人，接下來n行是n個人的價值，再接下來n行給出l，k，說的是l的上司是k。要求l與k不能同時出現，求最大的結點價值和。
dp[rt][1]+=dp[g[rt][i]][0];
dp[rt][0]+=max(dp[g[rt][i]][1],dp[g[rt][i]][0]);
//g[rt][i]為當前根節點可以到達的孩子
此類題目的關鍵在於建樹，建樹的方法也有多種：可以用鏈式結構，可以用下面**示例中的二維動態陣列（相當於鍊錶）
也可以用鏈式向前星（優化空間，以我目前的經驗是比vector稍快），但沒有普通的鄰接表好寫
有的題目甚至不需要建樹，只需邊遍歷邊遞推
建好樹又有了轉移方程，其他的就不怕不怕了
#include
using
namespace
std;
int n;
const
int maxn=6005;
/*struct edgeedges[maxn];
*/vector
g[maxn];
int value[maxn];
int father[maxn];
int dp[maxn][2];
void dfs(int rt)
dp[rt][0]=0;
dp[rt][1]=value[rt];
for(int i=0;i1]+=dp[g[rt][i]][0];
dp[rt][0]+=max(dp[g[rt][i]][1],dp[g[rt][i]][0]);
}return ;
}void init()
}int main()
int u,v;
while(cin>>u>>v&&(u+v))
int root=1;
while(father[root])
dfs(root);
cout
<0],dp[root][1])0;}
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