Poj3660 Cow Contest 【传递闭包】

本文介绍了一种通过传递闭包来确定个体在整体中排名的算法实现过程,该算法类似于Floyd算法,通过判断矩阵元素来确定个体之间的传递关系,从而找出能够明确与其他所有个体建立关系的个体数量。

Rank这种东西…根据定义来说就是个体在整体中的排名,那么一定需要知道这个个体和整体的关系才能知道Rank。
比如说,只有知道其他所有人的成绩,才能知道自己的排名是多少
那么问题转化为求有多少个能够 确定和其他所有点的关系 的点
传递闭包跟Floyed基本相同…就是把松弛操作改成了传递关系
需要注意的是,有关系指的是打败和被打败,要有两个判断

if(a[i][k] && a[k][j]) a[i][j] = 1;
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define debug(x) cerr<<#x<<"="<<x<<endl;
const int maxn = 110;
int n, a[maxn][maxn],m,ans;
int main() {
    cin >> n >> m;
    for(int i=1; i<=m; i++) {
        int u,v;
        cin >> u >> v;
        a[u][v] = 1;
    }
    for(int k=1; k<=n; k++)
        for(int i=1; i<=n; i++)
            for(int j=1; j<=n; j++)
                if(a[i][k] && a[k][j]) a[i][j] = 1;
    int j;          
    for(int i=1; i<=n; i++) {
        for(j=1; j<=n; j++) {
            if(i==j) continue;
            if(!a[i][j] && !a[j][i]) break;
        }
        if(j == n+1) ans++;
    }
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
### 解题思路 POJ 3613 Cow Relays 问题要求计算在给定的图中,从起点到终点恰好经过 $k$ 条边的最短路径。常规的暴力解法,即每次走一步更新最短路径,时间复杂度为 $O(k * n^3)$,效率较低。可利用二进制思想和矩阵快速幂的方法,将时间复杂度优化到 $O(logK * n^3)$ [^2]。 具体思路如下: 1. **图的表示**:使用邻接矩阵来表示图,矩阵中的元素 `mat[i][j]` 表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短距离,初始值设为无穷大 `INF`。 2. **矩阵乘法的定义**:普通矩阵乘法是对应元素相乘再相加,而这里定义的矩阵乘法是对应元素相加再取最小值。即 `C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j])`,表示从节点 `i` 经过节点 `k` 到节点 `j` 的最短距离。 3. **矩阵快速幂**:通过不断地将矩阵自乘,利用二进制的思想,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **节点编号映射**:由于节点编号可能不连续,使用一个数组 `f` 来将原始节点编号映射到连续的编号,方便矩阵操作。 ### 代码实现 以下是实现该算法的 C++ 代码: ```cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define INF ((1<<30)-1) int n; struct matrix { int mat[201][201]; matrix() { for(int i = 0; i < 201; i++) for(int j = 0; j < 201; j++) mat[i][j] = INF; } }; int f[2001]; matrix mul(matrix A, matrix B) { matrix C; int i, j, k; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= n; j++) { for(k = 1; k <= n; k++) { C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j]); } } } return C; } matrix powmul(matrix A, int k) { matrix B; for(int i = 1; i <= n; i++) B.mat[i][i] = 0; while(k) { if(k & 1) B = mul(B, A); A = mul(A, A); k >>= 1; } return B; } int main() { matrix A; int k, t, s, e, a, b, c; scanf("%d%d%d%d", &k, &t, &s, &e); int num = 1; while(t--) { scanf("%d%d%d", &c, &a, &b); if(f[a] == 0) f[a] = num++; if(f[b] == 0) f[b] = num++; A.mat[f[a]][f[b]] = A.mat[f[b]][f[a]] = c; } n = num - 1; A = powmul(A, k); cout << A.mat[f[s]][f[e]] << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体 `matrix`**:定义了一个矩阵结构体,用于存储图的邻接矩阵,构造函数将矩阵元素初始化为无穷大。 2. **函数 `mul`**:实现了自定义的矩阵乘法,计算两个矩阵相乘的结果。 3. **函数 `powmul`**:实现了矩阵快速幂,通过不断地将矩阵自乘,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **主函数 `main`**:读取输入数据,将节点编号映射到连续的编号,初始化邻接矩阵,调用 `powmul` 函数计算经过 $k$ 条边的最短路径矩阵,最后输出从起点到终点的最短距离。
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