什么是树形DP
顾名思义，树形DP就是在某些题目中要求的树结构上使用DP的思想。
树是有n个节点，n-1条边的无向图，且是无环的，联通的，又因为是无向图，所以两个节点间存在着相互的联通关系，有时需要加以判断
当DP建立在依赖关系上时，就可以使用树形DP来解决问题。
树形DP模板
void dfs(u,fa,other): //u为当前节点，fa为其父节点，other为其他参数
if special
do sth
for each v (存在 u->v)
if v=fa continue //因为会与父亲也存在联通关系，所以特判
dfs(v,u) //因为需要依靠子树的结果来推导自身，所以先继续深入子树
do dp //进行dp运算
树形DP题目
P1352 没有上司的舞会 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
根据网友们所说，这是一道树形DP的经典题目，通过它可以初见端倪，做完后确实如此。
通过分析题意，很容易将树构建出来。当树构建完毕后，不难想到，一个上司的状态会影响其手下所有员工的状态（当上司来时，其子树所有节点均不能来；当上司不来时，其子树所有节点可以来，也可以不来，对应两种状态，我们这时可以取两种状态的最大值，保证最优）
有了以上分析，我们就可以尝试推敲状态转移方程，如下：
首先分析第一个状态，即当前节点（在编写dp函数时，关注于树上单个节点，也就是最小子问题，切勿写着写着迷糊的过早思考全局）来参加舞会的状态。如果当前节点来参加舞会，那么其子树中所有节点都不能来参加，于是自然地得出以下公式：
我们用一个二维数组来保存每个节点的dp结果，此处有一个小技巧，我们可以将大小较小的那一维度尽可能放在前面，使得计算机可以更快的运行代码。规定0为不参会，1为参会，children为当前节点的子节点数组，value为树中节点权值数组。
然后同样分析得出当前节点参会的状态：
至此，全部的两个状态就分析完毕了。在计算dp结果的过程中，可能会遇到已经计算过的节点，例如两个不同节点的邻居（在一条链上的中点）相当于会重复遇到，所以我们再额外创建一个bool类型的数组来判断即可。
代码如下：
package main
import "fmt"
//洛谷的Go版本低于1.18，用不了泛型……
//func max[T int](nums ...T) T {
// var max T
// max = nums[0]
// for _, v := range nums {
// if max < v {
// max = v
// }
// }
// return max
//}
func max(nums ...int) int {
var max int
max = nums[0]
for _, v := range nums {
if max < v {
max = v
}
}
return max
}
func main() {
var treeSize int
var input int
_, err := fmt.Scanf("%d", &treeSize)
if err != nil {
fmt.Print("Input error")
}
dpTable := make([][]int, 2)
for i := range dpTable {
dpTable[i] = make([]int, treeSize+1)
}
hasFather := make([]bool, treeSize+1)
isVisited := make([]bool, treeSize+1)
happyNumber := make([]int, treeSize+1)
tree := make([][]int, treeSize+1)
rootNode := 0
for i := 0; i <= treeSize; i++ {
fmt.Scanln(&input)
happyNumber[i] = input
}
for i := 0; i < treeSize-1; i++ {
var employee, employer int
fmt.Scanln(&employee, &employer)
hasFather[employee] = true
tree[employer] = append(tree[employer], employee)
}
var treeDP func(node int)
treeDP = func(node int) {
isVisited[node] = true
dpTable[1][node] = happyNumber[node]
for _, v := range tree[node] {
if isVisited[v] {
continue
}
treeDP(v)
dpTable[0][node] += max(dpTable[0][v], dpTable[1][v])
dpTable[1][node] += dpTable[0][v]
}
}
for i := 1; i < len(hasFather); i++ {
if !hasFather[i] {
rootNode = i
break
}
}
treeDP(rootNode)
fmt.Print(max(dpTable[0][rootNode], dpTable[1][rootNode]))
}
337. 打家劫舍 III - 力扣（LeetCode）
这个题目和舞会题目基本相同，甚至感觉还更简单一些……
还是相同的思考方式，读题后不难想到，一个房子有两个状态，即偷这个房子和不偷这个房子，那么接下来就是对这两种状态进行状态转移方程的书写：
同样是二维数组，其中0表示偷当前节点，1表示不偷当前节点，很好理解上面的式子
\[f[1][i] = max(f[0][left],f[1][left])+max(f[0][right],f[1][right]) \]偷当前节点时，左右子节点可以偷也可以不偷，所以我们取其中的最大值为抉择方案
最后就是结束条件，显而易见，当达到空节点时就返回，那么空节点是没法被偷的，无论是偷还是不偷，拿到的价值都是0，而且对结果也不会产生影响，所以我们遇到空节点时就返回两个0对应两个状态即可。
/**
* Definition for a binary tree node.
* type TreeNode struct {
* Val int
* Left *TreeNode
* Right *TreeNode
* }
*/
func rob(root *TreeNode) int {
var dpTree func(root *TreeNode) (int, int)
dpTree = func(root *TreeNode) (int, int) {
if root == nil {
return 0, 0
}
left_withoutRob, left_rob := dpTree(root.Left)
right_withoutRob, right_rob := dpTree(root.Right)
root_withoutRob := max[int](left_rob, left_withoutRob) + max[int](right_rob, right_withoutRob)
root_rob := left_withoutRob + right_withoutRob + root.Val
return root_withoutRob, root_rob
}
return max[int](dpTree(root))
}
func max[T int](nums ...T) T {
var max T
max = nums[0]
for _, v := range nums {
if max < v {
max = v
}
}
return max
}