Algorithm 求解最小费用的动态规划算法

我试图从杰夫·埃里克森的算法书中解决这个问题。

问题是：

描述一个动态规划算法来计算，给定树 T和整数k，k的任何子集的最小聚类代价 在T中的顶点。对于完全积分，您的算法应该在O（n2k2）时间内运行

我真的不知道如何开始。我应该记住什么？将顶点视为子集的根的最大代价？我正在考虑进行一次级别顺序遍历，并尝试所有子集根的组合，这显然不符合时间复杂性的要求

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我需要一些指导，特别是如何处理这个问题，以及如何处理一般问题。

始终首先寻找递归解决问题的方法；事后可以很容易地在顶部添加回忆录。递归求解意味着寻找一种将问题分解为子问题的方法，子问题的解决方案可以以某种方式组合成原始问题的解决方案。对于树上的问题，子树通常与子问题自然对应。我的意思是递归地说。我明白你的意思，但我想不出递归方法。有没有关于如何开始的想法？我建议尝试一个简单的问题，首先使用一些相同的想法：在树上找到一个最大大小的独立集。