[1007]倍杀测量者,洛谷P4926,差分约束

本文探讨了一种新颖的方法,使用图论和最短路径算法解决特定问题。通过引入虚拟点和调整边的权重,将乘法转换为加法,从而简化了寻找正环的过程。这种方法不仅适用于解决复杂的关系问题,还能够有效地避免负权重环,确保算法的正确性和效率。

正题

      还没听说过可以靠新建点来维护确定点之间的关系.

      十分的牛.

      有很多类似这样的条件:

      \frac{c_A}{c_B}>k-T\ ||\ \frac{c_A}{c_B}>=\frac{1}{k+T}

      为了不麻烦,我们可以换成>=号:

       \frac{c_A}{c_B}>=k-T+eps\ ||\ \frac{c_A}{c_B}>=\frac{1}{k+T}

      显然这个T是单调的而且最大值不能超过条件1中最小的k,因为题目没有定义非正数倍杀.

      于是,我们从B向A连边即可,边的权值为右边的值的大小.

      对于确定权值的点,我们新建一个点0,相当于满足:x<=\frac{c_A}{c_0}<=x,可以发现c_0就是基准点,可以保证确定点之间的相对大小,所以这个东西就是对的,如果题目要我们读出每个点的权值,那么我们可以输出 \frac{c_x}{c_0} .这种建图十分的优美.

       如果满足条件每个人都可以找到一个合适的权值,那么就没有人需要穿女装,找不到权值当且仅当跑最长路的时候找到了>1环.

       这样就可以通过此题,当然也可以用ln将乘法换成加法,那么就变成了找正环.

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

const int N=1010;
int n,m,t;
struct edge{
	int y,nex,op;
	double c;
}s[N<<1];
int first[N],len=0;
int qs[2000010],st,ed,pas[N];
bool vis[N];
double dis[N];

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

bool check(double T){
	st=1;ed=0;
	for(int i=0;i<=n;i++) dis[i]=0,vis[i]=true,qs[++ed]=i,pas[i]=0;
	while(st<=ed){
		int x=qs[st++];vis[x]=false;pas[x]++;
		if(pas[x]==n+2) return true;
		for(int i=first[x];i!=0;i=s[i].nex){
			double w;
			if(s[i].op==1) w=log2(s[i].c-T);
			else if(s[i].op==2) w=-log2(s[i].c+T);
			else w=s[i].c;
			if(dis[s[i].y]<dis[x]+w){
				dis[s[i].y]=dis[x]+w;
				if(!vis[s[i].y]) qs[++ed]=s[i].y,vis[s[i].y]=true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int main(){
	scanf("%d %d %d",&n,&m,&t);
	int x,y,op;
	double c;
	double l=0,r=1e18,ans=-1;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		scanf("%d %d %d %lf",&op,&x,&y,&c);
		if(op==1) ins(y,x,c-1e-6,1),r=min(r,c-1e-6);
		else ins(y,x,c,2);
	}
	for(int i=1;i<=t;i++) {
		scanf("%d %lf",&x,&c);
		ins(0,x,log2(c),0),ins(x,0,-log2(c),0);
	}
	while(r-l>=1e-6){
		double mid=(l+r)/2;
		if(check(mid)) l=ans=mid;
		else r=mid;
	}
	if(ans==-1) printf("-1\n");
	else printf("%.6lf\n",ans);
}

 

内容概要:本文详细介绍了“秒商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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