python树形dp

树形动态规划（Tree DP）是一种常用的动态规划算法，用于解决树结构相关的问题。在Python中，可以使用递归或者迭代的方式实现树形DP。

树形DP的基本思想是，从树的叶子节点开始，逐层向上计算每个节点的状态，并利用已经计算过的节点状态来更新当前节点的状态。这样可以通过自底向上的方式，逐步计算出整个树的最优解。

下面是一个简单的示例，演示如何使用树形DP解决一个二叉树中节点权值之和的最大值问题：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def max_sum(root):
    if root is None:
        return 0
    
    # 递归计算左右子树的最大权值和
    left_sum = max_sum(root.left)
    right_sum = max_sum(root.right)
    
    # 当前节点的最大权值和为当前节点值加上左右子树中较大的权值和
    return root.val + max(left_sum, right_sum)

# 构建一个二叉树
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)

# 计算二叉树中节点权值之和的最大值
result = max_sum(root)
print(result)

这段代码中，我们定义了一个`TreeNode`类来表示二叉树的节点，其中`val`表示节点的权值，`left`和`right`分别表示左子节点和右子节点。`max_sum`函数使用递归的方式计算二叉树中节点权值之和的最大值，通过比较左右子树的最大权值和来确定当前节点的最大权值和。