洛谷P4017 最大食物链计数题解

本文介绍了如何解决洛谷P4017问题,该问题涉及计算食物网中的最大食物链数量。通过建立单向连通图模型,利用动态规划的方法,从入度为0的节点开始递推,计算路径总数。最终对结果取模80112002输出。文章提供了算法分析和代码实现。

图论

题目描述

给你一个食物网,你要求出这个食物网中最大食物链的数量。

(这里的“最大食物链”,指的是 生物学意义上的食物链,即最左端是不会捕食其他生物的生产者,最右端是不会被其他生物捕食的消费者。

由于这个结果可能过大,你只需要输出总数模上 80112002 的结果。

输入格式

第一行,两个正整数 n、m,表示生物种类 n 和吃与被吃的关系数 m。

接下来 m 行,每行两个正整数,表示被吃的生物A和吃A的生物B。

5 7 
1 2
1 3
2 3
3 5
2 5
4 5
3 4

输出格式

5

建立模型

本题给出一个单向连通图,需要输出图中所有入度为零的点到所有出度为零的点的路径数之和,如果不了解以上有关图的名词可以自行去搜索一下。

还是蒟个栗子吧,就拿样例来说:
图1

终点为点1的路径数为0,所以点1入度为0;

起点为点5的路径数为0,所以点5出度为0.

所以,题目所求的就是从点1到点5的路径总数,结果为5.
图2

1-->2-->5
1-->2-->3-->5
1-->2-->3-->4-->5
1-->3-->4-->5
1-->3-->5

算法分析

我们使用 in[i] 表示点i的入度数,out[i] 表示点i的出度数,a[i][n] 表示第n条以点i为起点的路径的终点。

不难发现,到某点的路径总数取决于,到 以这个点为终点的路径的起点 的路径数之和,用状态转移方程表示为
num[ i ] = num[ k1 ] + num[ k2 ] + ··· + num[ kn ](其中 k1 , k2 ··· kn表示以点 i 为终点的路径的起点)

如何实现呢?通过递推

我们从第入度为0的点开始递推,将所有与入度为0的点相连的点路径数都加上入度为0点的路径数,并将已经处理过后的点入度减一,这样在新一轮的遍历中就会出现新的一些入度为0的点,直到处理完所有的点后,将所有出度为0的值的点之和输出即可。
图片3

这里注意,因为数据量过大,要求对80112002取模,所以在进行更新时,要多次取模,防止超出数据范围。

代码实现

#include<iostream>
using namespace std;
题目描述似乎缺失了关键信息,通常我会需要了解“P10780 食物”是什么具体的算法竞赛题目,它来自在线平台(Luogu),以及该题目的大致背景、条件和目标。食物(Food)可能是某种数据结构或算法问题,比如贪吃蛇、分配任务等。 然而,我可以给你提供一个通用的模板: **[ P10780 食物 - 题目解析]** 题目名称:P10780 食物(假设是关于食物分配或者饥饿游戏的问题) 链接:[插入实际题目链接] **背景:** 此题通常涉及动态规划或者搜索策略。场景可能是有n个参与者(选手或角色),每个都有特定的食物需求或者优先级,我们需要在有限的食物资源下合理分配。 **分析:** 1. **输入理解**:首先读入n个参与者的信息,包括每个人的需求量或优先级。 2. **状态定义**:可以定义dp[i][j]表示前i个人分配完成后剩余的食物能满足第j个人的最大程度。 3. **状态转移**:递推式可能涉及到选择当前人分配最多食物的版本,然后更新剩余的食物数。 4. **边界条件**:如果剩余食物不足以满足某人的需求,则考虑无法分配给他;如果没有食物,状态值设为0。 5. **优化策略**:可能需要对状态数组进行滚动更新,以减少空间复杂度。 **代码示例(伪代码或部分关键代码片段):** ```python # 假设函数分配_food(demand, remaining)计算分配给一个人后剩余的食物 def solve(foods): dp = [[0 for _ in range(max_demand + 1)] for _ in range(n)] dp = foods[:] # 从第一个到最后一个参与者处理 for i in range(1, n): for j in range(1, max_demand + 1): if dp[i-1][j] > 0: dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] - foods[i]) dp[i][j] = max(dp[i][j], distribute_food_to(i, dp[i-1][j])) return dp[n-1][max_demand] ``` **相关问题--:** 1. 这道题是如何运用动态规划的? 2. 如果有优先级限制,应该如何调整代码? 3. 怎样设计搜索策略来解决类似问题?
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