分层图最短路(SPFA)

探讨了在具有特殊边权的图中寻找最短路径的两种方法:拆点法和动态规划法,并通过SPFA算法的改进版实现。介绍了算法的具体步骤,包括节点拆分和动态规划状态转移方程,以及如何利用堆优化SPFA算法。

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上周考了道这个因为段考到现在才改完这个 = =

这类问题嘛......算了我先放题目 就比如这个

很显然问题都是最短路 然后中间可以跳边走的那种

然后考场上我愣是想到了dp.....

好吧后来我也是在这个基础上改的 不过这个就是叫分层图最短路....

做法一:拆点 能免费几条路就把一个点拆成多少个点 当然还要加1 (原始的) 连的话就是 x 和 y + n 连一个费用为 0 的边 x 和 y 连一个费用为费用的边 如果无向图别忘了反过来

做法二:就像dp一样 dis[p][k] 为 到达 p 号点 使用 k 条免费路时最小的 dis 值 然后设 p 点到达 b 点 推导就是这样个东西

dis[b][k] = min(dis[b][k],min(dis[p][k] + v,dis[p][k - 1])) 这个应该分两个 但我懒得打了于是就合并了

当然遇到最短路 卡SPFA注意啦 然后我有魔改SPFA(用dij的思想的=-=) 完全不怕!好吧就是加堆啦 = =

其实原本这堆超丑的 如下

inline void push(int p,int k)
{
	++tot;
	heap[tot][0] = p;
	heap[tot][1] = k;
	o[p][k] = 1;
	int now = tot;
	while (now > 1 && dis[heap[now][0]][heap[now][1]] < dis[heap[now >> 1][0]][heap[now >> 1][1]])
	swap(heap[now],heap[now >> 1]),now >>= 1;
}
inline void pop(int &p,int &k)
{
	p = heap[1][0];
	k = heap[1][1];
	o[p][k] = 0;
	heap[1][0] = heap[tot][0];
	heap[1][1] = heap[tot][1];
	--tot;
	int now = 1;
	while (now << 1 <= tot && dis[heap[now][0]][heap[now][1]] > dis[heap[now << 1][0]][heap[now << 1][1]] ||
		now << 1 < tot && dis[heap[now][0]][heap[now][1]] > dis[heap[now << 1 | 1][0]][heap[now << 1 | 1][1]])
	{
		int nxt = now << 1;
		if (nxt < tot && dis[heap[nxt | 1][0]][heap[nxt | 1][1]] < dis[heap[nxt][0]][heap[nxt][1]]) ++nxt;
		swap(heap[now],heap[nxt]);
	}
}

然后中间判断距离的就放judge里面了 看起来好多了 下放代码

#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define MAXN 10010
#define MAXM 100010
using namespace std;
struct edge {
	int ne,to,v;
} e[MAXM];
struct queue {
	int nod,ed;
} heap[MAXM];
int first[MAXN],dis[MAXN][22];
int tot;
short o[MAXN][22];
inline short judge(queue x,queue y) {return dis[x.nod][x.ed] > dis[y.nod][y.ed];}
inline int r()
{
	char q = getchar(); int x = 0,y = 0;
	while (q < '0' && q != '-' || q > '9') q = getchar();
	if (q == '-') ++ y,q = getchar();
	while ('0' <= q && q <= '9')
		x = (x << 3) + (x << 1) + q - (3 << 4),q = getchar();
	return y ? -x : x;
}
inline void add(int x,int y,int z)
{
	e[++tot].ne = first[x];
	e[tot].to = y;
	e[tot].v = z;
	first[x] = tot;
}
inline void push(int p,int k)
{
	heap[++tot].ed = k;
	heap[tot].nod = p;
	o[p][k] = 1;
	int now = tot;
	while (now > 1 && judge(heap[now >> 1],heap[now]))
		swap(heap[now],heap[now >> 1]),now >>= 1;
}
inline void pop(int &p,int &k)
{
	p = heap[1].nod;
	k = heap[1].ed;
	o[p][k] = 0;
	heap[1] = heap[tot--];
	int now = 1;
	while (now << 1 <= tot && judge(heap[now],heap[now << 1]) ||
			now << 1 < tot && judge(heap[now],heap[now << 1 | 1]))
	{
		int nxt = now << 1;
		if (nxt < tot && judge(heap[nxt],heap[nxt | 1])) ++nxt;
		swap(heap[now],heap[nxt]),now = nxt;
	}
}
int main()
{
	int n = r(),m = r(),k = r(),s = 1,t = n,x,y,z;
	while (m--) x = r(),y = r(),z = r(),add(x,y,z),add(y,x,z);
	memset(dis,0x7f,sizeof(dis));
	tot = 0;
	dis[s][0] = 0;
	push(s,0);
	while (tot)
	{
		int p,ed;
		pop(p,ed);
		for (int a = first[p],b = e[a].to ; a ; a = e[a].ne,b = e[a].to)
		{
			if (dis[p][ed] + e[a].v < dis[b][ed])
			{
				dis[b][ed] = dis[p][ed] + e[a].v;
				if (!o[b][ed]) push(b,ed);
			}
			if (ed == k) continue;
			if (dis[b][ed + 1] > dis[p][ed])
			{
				dis[b][ed + 1] = dis[p][ed];
				if (!o[b][ed + 1]) push(b,ed + 1);
			}
		}
	}
	printf("%d\n",dis[t][k]);
	return 0;
}

 

双倍经验 这题

三倍经验 开通我校会员尊享

<think>好的,我现在需要帮助用户理解分层短路算法的原理和实现。首先,我得回忆一下分层图短路的相关知识。根据用户提供的引用,特别是引用[2]和[4],分层图主要用于处理那些有额外状态的短路径问题,比如使用免费次数或者需要走特定步数的情况。 用户的问题集中在原理和实现上,所以我要先解释清楚分层图的基本概念。分层图短路的核心思想是将原图复制成多层,每一层代表不同的状态。例如,在飞行路线问题中,每一层可能代表使用了多少次免费机会。这样,状态转移就可以在不同层之间进行,从而将复杂的状态变化转化为图的结构变化。 接下来,我需要说明其原理。分层图如何将状态融入图中,比如每次使用免费机会就切换到下一层,这样原来的二维状态(节点,剩余次数)就可以用不同的层来表示。然后,使用传统的短路算法如Dijkstra或BFS来处理这个扩展后的多层图。引用[4]中的例子,ABC132的题目需要每次走三步,所以将图分成三层,每走一步进入下一层,直到第三步到达目标节点,这展示了分层图处理特定步数限制的情况。 然后是实现的步骤。需要详细说明如何构建分层图,比如复制节点、处理层间边和层内边。例如,在飞行路线问题中,正常边在同一层更新,而使用免费机会的边则连接到下一层,这样可以确保状态正确转移。引用[2]中提到,更新时先处理同层的边,再处理层间的边,这涉及到动态规划的思想,保存不同状态下的短距离。 代码实现部分,用户提供的引用中有C++的示例,比如使用优先队列的Dijkstra或者BFS。例如,引用[4]的代码将每个节点扩展为三个层次,通过模运算来管理不同层之间的转移。在实现时,需要注意节点的编号方式,比如将原节点u的第k层表示为u*k + layer,这样方便处理多层结构。 还要比较分层图算法与传统短路径算法的区别,强调其处理多状态问题的优势。同时,可能需要提及空间复杂度的增加,因为节点数乘以层数,但时间上依然可行,特别是当层数较小时。 后,用户可能需要知道应用场景,比如带有约束条件的短路问题,如免费次数、步数限制、不同交通方式等。这些都可以通过分层图来建模,从而利用现有的短路算法求解。 在回答过程中,需要确保符合系统指令,使用正确的中文和LaTeX格式。例如,变量和算法名称用$...$,独立公式用$$...$$。例如,节点u的第c层可以表示为$u_c$,边权更新可能涉及$dis[v][c+1] = min(dis[v][c+1], dis[u][c])$等。 总结起来,我需要分步骤解释分层图的原理,如何构建多层结构,如何处理状态转移,并结合引用中的代码示例说明具体实现方法。同时,生成相关问题,帮助用户进一步学习相关主题。</think>### 分层短路算法原理与实现 #### **一、原理** 分层短路算法用于处理**带状态约束的短路径问题**,例如允许使用$k$次免费机会、必须走特定步数等场景。核心思想是将原图扩展为多层结构,每层对应一种状态,通过层间转移描述状态变化,终转化为标准短路问题求解。 1. **状态建模** 将节点$u$的状态扩展为$(u, c)$,其中$c$表示已使用的免费次数(或步数阶段)。例如,允许使用$k$次免费机会时,需创建$k+1$层图,第$c$层对应已使用$c$次机会后的状态[^2]。 2. **边转移规则** - **层内边**:正常边在同一层更新距离,例如$u_c \xrightarrow{w} v_c$,对应不消耗免费机会的路径。 - **跨层边**:特殊边触发状态转移,例如$u_c \xrightarrow{0} v_{c+1}$,对应使用一次免费机会[^4]。 3. **短路计算** 使用Dijkstra或BFS算法在扩展后的多层图上计算短路径,终答案为各层终点的小值。 #### **二、实现步骤** 以**允许使用$k$次免费机会**的场景为例: 1. **构建分层图** - 将每个节点$u$扩展为$k+1$个副本,记为$u_0, u_1, \dots, u_k$。 - 对原边$u \to v$,在每层$c$添加边$u_c \xrightarrow{w} v_c$。 - 对允许免费使用的边$u \to v$,在层$c$添加边$u_c \xrightarrow{0} v_{c+1}$(需$c < k$)。 2. **初始化与松弛** ```python dis = [[INF] * (k+1) for _ in range(n)] # dis[u][c]表示到达u时使用c次机会的短距离 dis[start][0] = 0 priority_queue.push((0, start, 0)) while not queue.empty(): d, u, c = queue.pop() for v in graph[u]: # 正常边更新同层状态 if dis[v][c] > d + w(u, v): dis[v][c] = d + w(u, v) queue.push((dis[v][c], v, c)) # 免费边更新下一层状态(若允许) if c < k and has_free_edge(u, v): if dis[v][c+1] > d: dis[v][c+1] = d queue.push((dis[v][c+1], v, c+1)) ``` 3. **结果提取** 终答案为$\min_{0 \leq c \leq k} dis[end][c]$。 #### **三、关键代码示例(C++)** 以ABC132题为例(必须走三步到达终点)[^4]: ```cpp vector<int> g[3*maxn]; // 每个节点分3层 int d[3*maxn]; // 距离数组 // 建图:每走一步进入下一层 for (int i=0; i<m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; g[3*u].push_back(3*v + 1); // 层0→层1 g[3*u +1].push_back(3*v +2); // 层1→层2 g[3*u +2].push_back(3*v); // 层2→层0(三步循环) } // BFS计算短步数 queue<int> q; q.push(3*s); // 起点在层0 d[3*s] = 0; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int v : g[u]) { if (!d[v]) { d[v] = d[u] + 1; q.push(v); } } } cout << (d[3*t] ? d[3*t]/3 : -1); // 结果需除以3(每三步计为一次有效移动) ``` #### **四、复杂度分析** - **时间复杂度**:与标准短路算法相同,Dijkstra为$O(M \log N)$,BFS为$O(N + M)$,其中$N$和$M$为扩展后的节点数和边数。 - **空间复杂度**:$O(k \cdot N + k \cdot M)$,$k$为层数。 #### **五、应用场景** 1. 交通规划:允许使用有限次免费高速路。 2. 网络传输:允许跳过部分高延迟节点。 3. 游戏AI:角色需按特定步数移动(如ABC132题)。 ---
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