HDU-2195-Going Home

本文介绍了一种使用最大带权匹配算法(KM算法)解决HDOJ平台上的HDU-2195 GoingHome问题的方法。通过构建二分图并将所有H节点作为X集合,所有m节点作为Y集合,实现对问题的有效求解。

HDU-2195-Going Home

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1533

之前用最小费用最大流做的,今天看了最大带权匹配的KM算法,套用了模板来做这题,将所有的H作为X集合,所有的m作为Y集合,构造二分图求最大带权匹配

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
using namespace std;
const int MAXN=5000;
const int INF=0x7fffffff;
int nx, ny, w[MAXN][MAXN], lx[MAXN], ly[MAXN];
int fx[MAXN], fy[MAXN], matx[MAXN], maty[MAXN];
char map[MAXN][MAXN];
int n1,n2;
struct node
{
	int x;
	int y;
}h[MAXN],man[MAXN];
//模板
//  Name: PerfectMatch by Kuhn_Munkras O(n^3)
//  Description: w is the adjacency matrix, nx,ny are the size of x and y,
//  lx, ly are the lables of x and y, fx[i], fy[i] is used for marking
//  whether the i-th node is visited,  matx[x] means x match matx[x],
//  maty[y] means y match maty[y], actually, matx[x] is useless,
//  all the arrays are start at 1
int path(int u)
{  
    fx[u] = 1;
    for (int v = 1; v <= ny; v++) 
    if (lx[u] + ly[v] == w[u][v] && fy[v] < 0)
    {   
            fy[v] = 1;
            if (maty[v] < 0 || path(maty[v]))
            {    
                matx[u] = v;    
                maty[v] = u;    
                return 1;   
            }
     }
     return 0;
}
int km()
{  
    int i,j,k,ret = 0;
    memset(ly, 0, sizeof(ly));
    for (i = 1; i <= nx; i++)
    {  
        lx[i] = -INF;
        for (j = 1; j <= ny; j++) 
        if (w[i][j] > lx[i]) lx[i] = w[i][j];
    }
    memset(matx, -1, sizeof(matx));
    memset(maty, -1, sizeof(maty));
    for (i = 1; i <= nx; i++)
    {   
        memset(fx, -1, sizeof(fx));
        memset(fy, -1, sizeof(fy));
        if (!path(i))
        {  
            i--;   
            int p = INF;
            for (k = 1; k <= nx; k++)
			{
                if (fx[k] > 0)
                for (j = 1; j <= ny; j++) 
                if (fy[j] < 0 && lx[k] + ly[j] - w[k][j] < p)
                p=lx[k]+ly[j]-w[k][j];
            }
            for (j = 1; j <= ny; j++) 
            ly[j] += fy[j]<0 ? 0 : p;
            for (j = 1; j <= nx; j++) 
            lx[j] -= fx[j]<0 ? 0 : p;
        }
    }
    for (i = 1; i <= ny; i++)
	ret += w[maty[i]][i];
    return ret;
}
 void init()
{
	int i,j,v;
	char c;
	nx=ny=0;
	for(i=0;i<n1;i++)
	{
		for(j=0;j<n2;j++)
		{
			scanf("%c",&c);
			if(c=='H')
			{
				h[++nx].x=i;
				h[nx].y=j;
			}
			else if(c=='m')
			{
				man[++ny].x=i;
				man[ny].y=j;
			}
		}
		getchar();
	}
	for(i=1;i<=nx;i++)
	for(j=1;j<=ny;j++)
	w[i][j]=-99999999;
	for(i=1;i<=nx;i++)
	for(j=1;j<=ny;j++)
	w[i][j]=-(abs(h[i].x-man[j].x)+abs(h[i].y-man[j].y));
 }
int main()
{
	while(scanf("%d %d",&n1,&n2),n1||n2)
	{
		getchar();
		init();
		printf("%d\n",-km());
	}
	return 0;
}


HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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