牛客挑战赛49 G Ok起飞

这篇博客介绍了如何利用仙人掌图结构解决最小割问题。通过构建瓶颈树,按照边的流量从大到小排序并进行处理,文章详细阐述了如何维护每个连通块的二进制位信息来快速计算异或贡献,从而得到答案。算法实现包括 Tarjan 深度优先搜索和流量调整等步骤,适用于处理大规模图的流量网络问题。

由于原图是仙人掌,可以将一个简单环中流量最小的边删掉,并让该环中剩下的边加上该边的流量,最终形成一棵树。类似于瓶颈树,将边按流量排序,按流量从大到小的顺序加入。将异或的贡献拆位,维护每个连通块每个二进制位为000111的点个数即可计算答案。

#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define R register int
#define I inline
#define N 100001
#define INF 2000001
struct Edge{
	int End,Cap;
};
I Edge Pair(int x,int y){
	Edge res;
	res.End=x;
	res.Cap=y;
	return res;
}
vector<Edge>G[N];
int dep[N],f[N],c[N],ctb[N][21][2];
I void Tarjan(int x,int F,set<pair<int,int> >&E,map<pair<int,int>,int>&A){
	dep[x]=dep[F]+1;
	f[x]=F;
	int v;
	for(vector<Edge>::iterator T=G[x].begin();T!=G[x].end();T++){
		v=T->End;
		if(dep[v]==0){
			c[v]=T->Cap;
			Tarjan(v,x,E,A);
		}else if(v!=F&&dep[v]<dep[x]){
			int minC=INF,minI;
			for(R i=x;i!=v;i=f[i]){
				if(c[i]<minC){
					minC=c[i];
					minI=i;
				}
			}
			if(T->Cap<minC){
				E.insert(make_pair(x,v));
				E.insert(make_pair(v,x));
				minI=0;
				minC=T->Cap;
			}else{
				E.insert(make_pair(minI,f[minI]));
				E.insert(make_pair(f[minI],minI));
				A[make_pair(x,v)]=A[make_pair(v,x)]=minC;
			}
			for(R i=x;i!=v;i=f[i]){
				if(i!=minI){
					A[make_pair(i,f[i])]=A[make_pair(f[i],i)]=minC;
				}
			}
		}
	}
}
struct Link{
	int Start,End,Cap;
	I friend bool operator<(Link A,Link B){
		return A.Cap>B.Cap;
	}
};
I int GetF(int x){
	if(x==f[x]){
		return x;
	}
	f[x]=GetF(f[x]);
	return f[x];
}
int main(){
	int n,m,x,y,z;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(R i=m;i!=0;i--){
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		G[x].push_back(Pair(y,z));
		G[y].push_back(Pair(x,z));
	}
	set<pair<int,int> >E;
	map<pair<int,int>,int>A;
	Tarjan(1,0,E,A);
	for(R i=1;i<=n;i++){
		for(R j=0;j!=G[i].size();j++){
			if(E.count(make_pair(i,G[i][j].End))!=0){
				G[i][j]=G[i].back();
				G[i].pop_back();
				j--;
			}else if(A.count(make_pair(i,G[i][j].End))!=0){
				G[i][j].Cap+=A[make_pair(i,G[i][j].End)];
			}
		}
	}
	vector<Link>B;
	for(R i=1;i<=n;i++){
		Link Tem;
		Tem.Start=i;
		for(vector<Edge>::iterator T=G[i].begin();T!=G[i].end();T++){
			y=T->End;
			if(i<y){
				Tem.End=y;
				Tem.Cap=T->Cap;
				B.push_back(Tem);
			}
		}
		f[i]=i;
		for(R j=0;j!=21;j++){
			ctb[i][j][i>>j&1]++;
		}
	}
	sort(B.begin(),B.end());
	long long ans=0;
	for(vector<Link>::iterator T=B.begin();T!=B.end();T++){
		x=GetF(T->Start);
		y=GetF(T->End);
		z=T->Cap;
		for(R j=0;j!=21;j++){
			for(R k=0;k!=2;k++){
				ans+=(long long)ctb[x][j][k]*ctb[y][j][z>>j&1^1^k]<<j;
			}
		}
		for(R j=0;j!=21;j++){
			ctb[y][j][0]+=ctb[x][j][0];
			ctb[y][j][1]+=ctb[x][j][1];
		}
		f[x]=y;
	}
	printf("%lld",ans);
	return 0;
}
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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