color coding ,sample k-th path

color coding算法是一种用于寻找图中包含k个顶点的最小(最大)权值路径的近似算法。首先对节点随机染色,然后通过动态规划dp[s][v]表示颜色状态为s,路径终点为v的最大权值。算法时间复杂度为O(2^k * m),在多次迭代后能以概率k!/k^k找到答案路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

color coding ,sample k-th path algorithm



什么是color coding 算法

color coding算法是一种近似算法,主要用来解决找到一个图的包含k个顶点的简单路径最小(最大)权值路径

比如这个问题:

​ 给你有n个顶点,m条边的无向图,每无向边条边由u,v,w组成,w为这条边的权值,现在求一个包含k个顶点的简单路径,使得这个路径上所有边的权值和最大。

数据范围: n &lt; = 1 e 4. m &lt; = 1 e 4 , 2 &lt; = k &lt; = 6 n&lt;=1e4.m&lt;=1e4,2&lt;=k&lt;=6 n<=1e4.m<=1e4,2<=k<=6

暴力方法:

​ 最暴力的方法就是枚举每个顶点 v v v作为路径的起点进行dfs,最坏情况下的时间复杂度为 O ( n ∗ m ) O(n*m) O(nm)

我们用color coding解决:

第一步:首先我们对图中的点随机染色,颜色的种类是k种(为选取的简单路径的顶点个数)。而该算法要求枚举的路径上的所有顶点均颜色不同。

第二步:接下来我们进行 d p dp dp d p [ s ] [ v ] dp[s][v] dp[s][v] 代表此时路径颜色集合状态为s,路径终点是 v ​ v​ v的路径最大权值是多少。

​ 对于这个DP,我们先对之进行初始化。把所有的 d p [ ∗ ] [ ∗ ] dp[*][*] dp[][]设为无效值(-inf)。然后对于每个顶点v和其颜色color[v], d p [ 1 &lt; &lt; c o l o r [ v ] ] [ v ] = 0 ] dp[1&lt;&lt;color[v]][v]=0] dp[1<<color[v]][v]=0],

​ 然后从小到大枚举状态S,每一个状态 s s s下枚举末尾顶点 v v v,对于每个v我们其邻接所有边的前驱u,那么 d p [ s ] [ v ] = m a x ( d p [ s ] [ v ] , [ s   X o r   ( 1 &lt; &lt; c o l o r [ v ] ) ] [ u ] ) dp[s][v]=max(dp[s][v],[s\ Xor\ (1&lt;&lt;color[v])][u]) dp[s][v]=max(dp[s][v],[s Xor (1<<color[v])][u]) ,且要求且要求 s &amp; ( 1 &lt; &lt; c o l o r [ v ] ) ! = 0 s\&amp;(1&lt;&lt;color[v])!=0 s&(1<<color[v])!=0

第三步:我们枚举顶点v,从 d p [ 2 k − 1 ] [ v ] dp[2^k-1][v] dp[2k1][v]找到最大值即可。

每一次算法执行的时间复杂度为 O ( 2 k ∗ m ) ​ O(2^k*m)​ O(2km)

该算法是近似算法,并且我们枚举到答案的概率为 k ! / k k k!/k^k k!/kk。故我们只需要 T ∗ ( k k / k ! ) T*(k^k/k!) T(kk/k!)次遍历这个算法,T越大,就越有可能获得到答案那条路径。总的时间复杂度是 O ( T ∗ 2 k ∗ m ) O(T*2^k*m) O(T2km)

参考博客:color coding k-path近似算法:https://blog.youkuaiyun.com/u010352695/article/details/40924019?utm_source=blogxgwz5

练习一下:

题目链接:hdu 6664

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define mset(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long u64;
typedef pair<int,int> P;
const int inf=0x3f3f3f3f;
const int N=1e4+10;
int n,m,k;
vector<P> g[N];
int color[N],dp[80][N];//s,v
void init(int n)
{
    for(int i=1; i<=n; ++i) color[i]=rand()%k;
}
int solve(int n,int m,int k)
{
    init(n);

    int top=1<<k;
    for(int i=1; i<=n; ++i)
    {
        for(int s=0; s<top; ++s) dp[s][i]=-inf; // 无效值
        dp[1<<color[i]][i]=0;
    }
    for(int s=0; s<top; ++s)
    {
        for(int u=1; u<=n; ++u) //枚举顶点
        {
            if(!(s&(1<<color[u]))) continue;//不符合
//                cout<<"asdasd"<<endl;
            for(P &p:g[u])
            {
                int v=p.first,w=p.second;
                dp[s][u]=max(dp[s][u],dp[s^(1<<color[u])][v]+w);
            }
        }
    }
    int ans=-inf;
    for(int i=1; i<=n; ++i) ans=max(ans,dp[top-1][i]);
    return ans;
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    int t;
    srand(time(NULL));
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n>>m>>k;
        for(int i=1; i<=n; ++i) g[i].clear();
        for(int i=0; i<m; ++i)
        {
            int u,v,w;
            cin>>u>>v>>w;
            g[u].push_back({v,w});
            g[v].push_back({u,w});
        }
        int p=300;//随机300次
        int ans=-inf;
        while(p--)
            ans=max(ans,solve(n,m,k));
//        cout<<"ans:"<<ans<<endl;
        if(ans<0)
            cout<<"impossible"<<endl;
        else
            cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
### Python 文件编码声明的作用 在 Python 文件中,`# -*- coding: utf-8 -*-` 或 `# coding:utf-8` 这样的声明用于告知 Python 解释器该文件使用的字符编码格式[^2]。尽管 Python 3 默认采用 UTF-8 编码处理源代码文件,但在某些情况下显式声明编码仍然是必要的。 #### 显式声明的重要性 对于非 UTF-8 编辑器编辑过的文件或是包含特殊字符(如中文、日文等)的程序来说,在文件顶部加入编码声明能够防止因编码不匹配而导致的各种错误。例如: ```python # -*- coding: utf-8 -*- print("你好世界") ``` 如果没有此声明而实际文件并非UTF-8编码,则可能会遇到解码失败的情况,进而引发 SyntaxError 错误。 #### 不同场景下的应用 当开发环境中存在多种可能的文本编码标准时——比如团队成员使用不同的操作系统或IDE工具——通过明确指出编码类型能有效减少跨平台协作带来的兼容性难题。此外,在 Linux 系统下配合 shebang 行 (`#!`) 使用时,还可以确保脚本由正确的 Python 版本解析执行[^3]。 ```bash #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- ``` 这种组合不仅指定了运行环境还定义了编码规则,提高了脚本移植性和可维护性。 #### 实际案例分析 假设有一个 Python 脚本包含了汉字字符串,并且是在 Windows 平台上用记事本创建并保存为 ANSI 编码格式。此时如果不加任何编码提示直接尝试在其他平台上运行这段代码就很可能出现问题。因此应该修改成如下形式以适应更广泛的执行环境: ```python # -*- coding: gbk -*- print('这是一个测试') ``` 这里选择了 GBK 编码是因为它涵盖了大部分简体中文字符集并且与原始文件一致。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值