bzoj 1601 [Usaco2008 Oct]灌水

本文介绍了一种解决农田灌溉最优成本问题的算法实现,通过构建超级源点并使用最小生成树的方法来计算最低的总成本。

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Description

Farmer John已经决定把水灌到他的n(1<=n<=300)块农田,农田被数字1到n标记。把一块土地进行灌水有两种方法,从其他农田饮水,或者这块土地建造水库。 建造一个水库需要花费wi(1<=wi<=100000),连接两块土地需要花费Pij(1<=pij<=100000,pij=pji,pii=0). 计算Farmer John所需的最少代价。

Input

*第一行:一个数n
*第二行到第n+1行:第i+1行含有一个数wi
*第n+2行到第2n+1行:第n+1+i行有n个被空格分开的数,第j个数代表pij。

Output

*第一行:一个单独的数代表最小代价.

Sample Input

4
5
4
4
3
0 2 2 2
2 0 3 3
2 3 0 4
2 3 4 0

Sample Output

9

输出详解:

Farmer John在第四块土地上建立水库,然后把其他的都连向那一个,这样就要花费3+2+2+2=9

题解

可以发现,对于每一个水库及其能连接到的农田,都成一个最小生成树,但与其他水库不想连,因为最小生成树的情况完全不确定,所以在哪个点建库及那些点属于同一个最小生成树都不好确定。这并不友善,所以我们要想一种方法,使其不用考虑这些问题,按照图论固有的套路之一,我们可以建一个超级源点,然后超级源点向每一个点连边,边权是在这个点建库的费用。然后对新图进行最小生成树,边权和就是答案。

代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#define maxn 500
#define maxm 10000
using namespace std;

struct Edge {
    int u, v, w;
    int next;
}e[maxm];

int n, ecnt;
int a[maxn], fi[maxn];
int p[maxn];

bool cmp(const Edge a, const Edge b) {
    return a.w < b.w;
}

void add_edge(int u, int v, int w) {
    ecnt++;
    e[ecnt].u = u, e[ecnt].v = v, e[ecnt].w = w;
    e[ecnt].next = fi[u], fi[u] = ecnt;
}

int get_father(int x) {
    if(p[x] == x) return x;
    return p[x] = get_father(p[x]);
}

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%d", &a[i]);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j <= n; j++) {
            int w;
            scanf("%d", &w);
            if(i != j) add_edge(i, j, w);
        }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        add_edge(0, i, a[i]);
    int m = n*n;
    int ans = 0; 
    sort(e+1, e+1+m, cmp);
    for(int i = 1; i <= n; i++) p[i] = i;
    for(int i = 1; i <= m; i+=2) {
        int u = e[i].u, v = e[i].v;
        int pu = get_father(u), pv = get_father(v);
        if(pu != pv) {
            ans += e[i].w;
            p[pu] = pv; 
//          printf("choose u = %d v = %d w = %d\n", u, v, e[i].w);
        }
    }
    printf("%d\r", ans);
    return 0;
}
### 回答1bzoj[1597][usaco2008 mar]土地购买 斜率优化 这道题是一道经典的斜率优化题目,需要用到单调队列的思想。 首先,我们可以将题目中的式子进行变形,得到: f[i] = f[j] + (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 + k 其中,sum[i] 表示前缀和,m 和 k 都是常数。 我们可以将式子中的 sum[i] 和 k 看作常数,那么我们需要优化的就是 (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 这一项。 我们可以将其展开,得到: (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 = sum[i] ^ 2 - 2 * sum[i] * (sum[j] + m) + (sum[j] + m) ^ 2 我们可以将其看作一个二次函数,其中 a = 1,b = -2 * (sum[j] + m),c = (sum[j] + m) ^ 2。 我们可以发现,当 j < k 时,如果 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[k] + a * sum[k] + b * sum[k],那么 j 就不可能是最优决策点,因为 k 比 j 更优。 因此,我们可以用单调队列来维护决策点。具体来说,我们可以维护一个单调递增的队列 q,其中 q[i] 表示第 i 个决策点的下标。每次加入一个新的决策点 i 时,我们可以将队列尾部的决策点 j 弹出,直到队列为空或者 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[i] + a * sum[i] + b * sum[i]。然后,我们将 i 加入队列尾部。 最后,队列头部的决策点就是最优决策点。我们可以用类似于双指针的方法来维护队列头部的决策点是否在当前区间内,如果不在,就弹出队列头部。 时间复杂度为 O(n)。 ### 回答2: 这道题目属于斜率优化的经典题目,难度较高,需要掌握一定的数学知识。 首先,我们可以将题目中的“最大利润”转化为“最小成本”,这样问题就变成了找到一个方案,使得购买土地的成本最小。 接着,我们考虑如何用斜率优化来解决这个问题。我们可以定义一个函数f(i),表示前i土地的最小成本。 显然,f(1)=0,因为不需要购买任何土地。 对于f(i),它可以由f(j)+b(i)×a(j+1)得到,其中j<i,a(j+1)表示第j+1土地的面积,b(i)表示第i土地的价格。这个式子的含义是,我们现在要购买第i土地,那么前面的土地(即前j)就都要买,所以f(j)表示前j土地的最小成本,b(i)×a(j+1)表示购买第i土地的成本。 那么,我们可以得到递推公式: f(i)=min{f(j)+b(i)×a(j+1)},其中j<i。 这个公式看起来很简单,但是要注意的是,当b(i)×a(j+1)的斜率相同时,我们需要取其中面积较小的土地,因为它的价格更低。因此,我们需要对斜率进行排序,并在递推中用单调队列维护斜率相等的情况下面积最小的土地。 最终,f(n)就是题目所求的最小成本。 总之,这道题目需要深入理解斜率优化算法的原理和实现方式,并且需要注意细节处理,如果能够顺利地解决这个问题,那么对于斜率优化算法的掌握程度就有了很大的提升。 ### 回答3: 土地购买问题可以采用斜率优化算法来解决。这个问题可以转化为一个单调队列的问题。 首先,我们需要对土地价格按照边长从小到大排序。然后,对于每土地,我们需要求出它的贡献。设 $f_i$ 表示前 $i$ 土地连续的最小代价。 设当前处理到第 $i$ 土地,已经求出了前 $j$ 土地的最小代价 $f_j$。那么我们可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 式子中,$S_i$ 表示前 $i$ 土地的边长和,$P$ 表示额外购买土地的代价。首先,不考虑额外购买土地,我们可以使用动态规划来求出 $f_i$。但是,考虑到额外购买土地的代价 $P$ 是一个固定值,我们可以考虑将它与某一块土地的代价合并起来,这样就可以使用斜率优化技术来优化动态规划算法。 我们定义一个决策点 $j$,表示我们当前要处理第 $i$ 土地时,已经处理过 $j$ 土地,并将第 $j+1$ 土地到第 $i$ 土地购买,所需的最小代价。我们假设 $S_i>S_j$,则可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 将它整理成斜率截距式可以得到: $$ y=kx+b $$ 其中 $k=(S_j)^2-2S_iS_j$,$b=f_j+(S_i)^2+P-S_j^2$,$x=S_j$,$y=f_j+(S_j-S_i)^2-S_j^2$。我们发现 $k$ 是一个单调递减的函数,因此我们可以使用一个单调队列来维护所有可能成为决策点的点。对于每个点,我们计算函数 $y$ 的值并将它们加入队列,然后取队头元素的值作为 $f_i$。 综上所述,我们可以使用斜率优化技术来解决土地购买问题,时间复杂度为 $O(n)$。
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