ケイリーの公式を活用する。
今回の場合、次数 d_i には親に向かう辺がカウントされていないので、i \neq 1 の d_i にそれぞれ1を足すと、 無向木の次数に相当するものになる。(が、以下の説明ではとりあえず d_i のままで説明する)
まず、良い木の個数は、ケイリーの公式を使って、以下のようになる。
主客転倒して、各頂点に対して「自身が良い頂点となる良い木の個数」を求め、合計することを考える。
頂点 1 と葉は必ず良い頂点なので、良い木の個数だけ存在する。
それ以外の、i \ge 2, d_i \ge 1 の頂点について考える。
いま、v の部分木に含まれる頂点集合が S と決まっているとする。
S が v 以上の頂点でのみ構成されていれば、v は良い頂点となれる。
木の頂点数と辺数の関係上、\displaystyle \sum_{i \in S}d_i = |S|-1 である必要がある。
S を固定した良い木の個数は、(S からできる木の個数) × (v と、S に含まれない頂点からできる木の個数) で
分割して求めることができる。
後者において、v は葉の扱いとなる。
○ ○ / \ / \ ○ ○ = × ○ ○ / \ | / \ | ○ ⓥ ○ ⓥ ○ ⓥ ○ /\ /\ ○○ ○○ ※図化のため具体的な木の形状を表現したが、 実際は、それぞれの木での次数条件を満たす全ての個数を考える
両者をケイリーの公式で表すと、
これを整理すると、分母が綺麗な形になる。
つまり、S の具体的な構成要素に依らず、 v が良い頂点になれる良い木の個数は S のサイズが分かれば計算できることになる。
ただし、辺数の制約(\displaystyle \sum_{i \in S}d_i = |S|-1)は満たす必要があるため、 この2つを状態に持ったDPでパターン数を数える。
遷移の過程で、以下のような S について、先ほどの式で1パターン当たりの木の個数を求め、答えに加算していけばよい。
O(N^3) で求められる。