Sum Balance,CF1242C,找环+状态压缩Dp

本文深入探讨了如何通过构建基环内向树森林和使用强连通分量分析来解决特定问题,同时介绍了状态压缩DP算法的应用,确保每个集合中只有一个点在环上,实现有效的问题求解。

正题

      首先只能交换一次,我们给一个点向丢弃这个点能换来的点连有向边,那么问题就变成了,找到一些环,使得每个集合中只有且仅有一个点在环上,首先可以证明这是一棵基环内向树森林,因为每一个点的出度,在题解中也说到了这是一个"function graph",不可能有两个环有公共点,所以我们直接找强连通分量,注意这里的不能把单点但没有自环的强连通分量算进去,因为不能构成一种方案,如果强连通分量中本身就有两个公共集合的顶点,那么也不可能成为答案,那么现在一个强连通分量就代表选一些集合的答案,将它们状态压缩Dp就可以了,时间复杂度不超过O(3^{k-1}*k+\sum n_i)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N=75010;
struct edge{
	int y,next;
}s[N];
struct loop{
	vector<int> V;
	int S;
}P[N];
struct node{
	int x,y,d;
	bool operator<(const node q)const{
		return x<q.x;
	}
};
vector<node> A;
vector<int> F[32768];
int first[N],len=0,d[N],op[N],low[N],dfn[N],T=0;
int sta[N],top=0,totl;
int n,num,D;
map<long long,int> mp;
map<long long,int>::iterator it;
long long sum[20],tot=0;

void ins(int x,int y){s[++len]=(edge){y,first[x]};first[x]=len;}

void Tarjan(int x){
	dfn[x]=++T;low[x]=T;
	sta[++top]=x;
	for(int i=first[x];i!=0;i=s[i].next){
		if(!dfn[s[i].y]){
			Tarjan(s[i].y);
			low[x]=min(low[x],low[s[i].y]);
		}
		else low[x]=min(low[x],dfn[s[i].y]);
	}
	if(low[x]==dfn[x]){
		bool tf=true;totl++;
		while(1){
			int now=sta[top];top--;
			P[totl].V.push_back(now);
			if(P[totl].S&(1<<(d[now]-1))) tf=false;
			P[totl].S|=(1<<(d[now]-1));
			if(now==x) break;
		}
		if(first[x]==0 || P[totl].V.size()==1 && s[first[x]].y!=x || !tf) return ;
		if(!F[P[totl].S].size()) F[P[totl].S].push_back(totl);
	}
}

int main(){
	scanf("%d",&n);D=(1<<n)-1;
	int size=0,x,y;mp.clear();
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%d",&size);
		while(size--){
			num++;scanf("%d",&op[num]);
			mp[1ll*op[num]]=num;d[num]=i;sum[i]+=op[num];
		}
		tot+=sum[i];
	}
	if(tot%n!=0) {printf("No\n");return 0;}tot/=n;
	for(int i=1;i<=num;i++) if(mp[tot-sum[d[i]]+op[i]]) ins(i,mp[tot-sum[d[i]]+op[i]]);
	for(int i=1;i<=num;i++) if(!dfn[i]) Tarjan(i);
	for(int i=1;i<=D;i++) 
		for(int j=i&(i-1);j;j=(j-1)&i){
			if(F[j].size() && F[i^j].size()){
				F[i]=F[i^j];
				for(int k=0;k<F[j].size();k++) F[i].push_back(F[j][k]);
				break;
			}
		}
	if(!F[D].size()) printf("No\n");
	else{
		printf("Yes\n");
		for(int i=0;i<F[D].size();i++){
			x=F[D][i];
			for(int j=0;j<P[x].V.size()-1;j++) A.push_back((node){d[P[x].V[j]],op[P[x].V[j]],d[P[x].V[j+1]]});
			A.push_back((node){d[P[x].V[P[x].V.size()-1]],op[P[x].V[P[x].V.size()-1]],d[P[x].V[0]]});
		}
		sort(A.begin(),A.end());
		for(int i=0;i<A.size();i++) printf("%d %d\n",A[i].y,A[i].d);
	}
}

 

状态压缩DP与背包问题是动态规划中的重要分支,下面对它们进行了详细的介绍以及示例。 1. **状态压缩DP** 状态压缩DP通常用于将复杂的状态以二进制形式表示,从而减少内存占用并提高效率[^1]。这种技术适用于某些特定场景,如棋盘覆盖、路径选择等问题,在这些情况下可以记录所有可能的有效状态。 ```python # 示例代码:蒙德里安的梦想 - 使用状态压缩 DP 记录每个矩形填充的可能性 n, m = 3, 3 state_num = 1 << n def count_ways(): dp = [[0]*state_num for _ in range(m+1)] dp[0][0] = 1 for j in range(1,m+1): for mask in range(state_num): if (mask&(mask<<1)): continue # 检查是否有相邻的未填满格子 new_dp = [0]*state_num for sub_mask in range(state_num): if ((sub_mask|mask)!=mask or (sub_mask &(sub_mask<<1))):continue filled = (~sub_mask)&((1<<n)-1) pre_row_state=filled<<(n-1)|filled>>(n-1)|(filled&1)^(filled>>(n-1)) for pmsk in range(state_num): if (((pmsk ^pre_row_state )&pre_row_state)==0): new_dp[mask]+=dp[j-1][pmsk] dp[j]=new_dp[:] return sum(dp[m]) print(count_ways()) # 输出结果取决于具体输入大小 ``` 2. **背包问题简介** 背包问题包括多种变体,例如0/1背包、完全背包和多重背包等。其中每种都有其独特的解决策略。这里展示了一个简单的0/1背包实现案例作为基础入门教程。 ```python # 简单版本的 0/1 背包问题解决方案 N = 4 # 物品数量 W = 5 # 背包容积限制 weight = [2, 1, 3, 2] # 各物品重量列表 value = [3, 2, 4, 2] # 对应的价值列表 dp = [0]*(W + 1) for i in range(N): for j in range(W , weight[i]-1,-1 ): dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]] + value[i]) print("最大价值:", dp[W]) ```
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