HDU 2686 Matrix||HDU 3376 Matrix Again (拆点费用流)

本文介绍了一种解决特定路径问题的方法,即在一个从左上角到右下角再返回的网格中寻找最大点权路径。通过使用拆点技巧与改进的SPFA算法,确保每个点仅被访问一次的同时最大化路径的总权重。

大意:从(0.0)到(n-1,n-1)然后再返回起点,并且每个点只能走一次(从左上到右下走每次只能选右下方的路来走,同理右下到左上选走上的点来走),求最大点权值。


思路:针对这一个来回的过程,发现起终两个点走两次,所以流量为2,每点走一次所以可以拆点i'点连接j点这样的话可以保证返回的时候拆的点之间的流量为0,因此不能通过。最后设置一个源点,一个会点,流量也为2即可。(注意:1、数组 2、SPFA返回值得时候,用if语句判断 - -!)




#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<set>
#include<queue>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define LL __int64
using namespace std;
const int N = 10000;
int sum,head[N],cost,flow;
struct node{
    int to,c,w,next;
}q[N*500];
int mp[N/100][N/100],cur[N],f[N],dis[N];
int st,ed;
bool vis[N];
void Add(int u,int v,int cap,int cost){
    q[sum].to=v;
    q[sum].w=cap;
    q[sum].c=cost;
    q[sum].next=head[u];
    head[u]=sum++;

    q[sum].to=u;
    q[sum].w=0;
    q[sum].c=-cost;
    q[sum].next=head[v];
    head[v]=sum++;

}

int SPFA(){
    memset(vis,false,sizeof(vis));
    memset(dis,inf,sizeof(dis));
    queue<int>Q;
    while(!Q.empty())
        Q.pop();

    Q.push(st);
    cur[st] = -1;
    f[st] = inf;
    dis[st] = 0;
    while(!Q.empty()){
        int u = Q.front();
        Q.pop();
        vis[u] = false;
        for(int i = head[u];~i;i=q[i].next ){
            int v = q[i].to;
            if(dis[v] > dis[u] + q[i].c&&q[i].w ){
                dis[v]  = dis[u] + q[i].c;
                cur[v] = i;
                f[v] = min(f[u],q[i].w);
                if(!vis[v]){
                    vis[v] = true;
                    Q.push(v);
                }
            }
        }
    }

    if(dis[ed] == inf)
        return 0;
    flow += f[ed];
    cost += f[ed]*dis[ed];
    for(int i = cur[ed];~i;i = cur[q[i^1].to ]){
        q[i].w -= f[ed];
        q[i^1].w += f[ed];
    }
    return 1;
}

int main(){
    int n,m,i,j,k;
    while(~scanf("%d",&n)){
        cost = flow = 0;
        sum = 0;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        for(i = 0;i < n;++ i){
            for(j = 0;j < n;++ j){
                scanf("%d",&mp[i][j]);
                if( (i==0&&j==0)||(i==n-1&&j==n-1) )
                    Add(i*n+j,i*n+j+n*n,2,-mp[i][j]);
                else
                    Add(i*n+j,i*n+j+n*n,1,-mp[i][j]);
                if(i+1 <= n-1)
                    Add(i*n+j+n*n,(i+1)*n+j,1,0);
                if(j+1 <= n-1)
                    Add(i*n+j+n*n,i*n+j+1,1,0);
            }
        }
        st = 2*n*n;
        ed = 2*n*n+1;
        Add(st,0,2,0);
        Add(2*n*n-1,ed,2,0);

        while(SPFA());
        printf("%d\n",-cost-mp[0][0]-mp[n-1][n-1]);
    }
    return 0;
}


### HDU OJ Problem 2566 Coin Counting Solution Using Simple Enumeration and Generating Function Algorithm #### 使用简单枚举求解硬币计数问题 对于简单的枚举方法,可以通过遍历所有可能的组合方式来计算给定面额下的不同硬币组合数量。这种方法虽然直观但效率较低,在处理较大数值时性能不佳。 ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int[] coins = {1, 2, 5}; // 定义可用的硬币种类 while (scanner.hasNext()) { int targetAmount = scanner.nextInt(); int countWays = findNumberOfCombinations(targetAmount, coins); System.out.println(countWays); } } private static int findNumberOfCombinations(int amount, int[] denominations) { if (amount == 0) return 1; if (amount < 0 || denominations.length == 0) return 0; // 不使用当前面值的情况 int excludeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount, subArray(denominations)); // 使用当前面值的情况 int includeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount - denominations[0], denominations); return excludeCurrentDenomination + includeCurrentDenomination; } private static int[] subArray(int[] array) { if (array.length <= 1) return new int[]{}; return java.util.Arrays.copyOfRange(array, 1, array.length); } } ``` 此代码实现了通过递归来穷尽每一种可能性并累加结果的方式找到满足条件的不同组合数目[^2]。 #### 利用母函数解决硬币计数问题 根据定义,可以将离散序列中的每一个元素映射到幂级数的一个项上,并利用这些多项式的乘积表示不同的组合情况。具体来说: 设 \( f(x)=\sum_{i=0}^{+\infty}{a_i*x^i}\),其中\( a_i \)代表当总金额为 i 时能够组成的方案总数,则有如下表达式: \[f_1(x)=(1+x+x^2+...)\] 这实际上是一个几何级数,其封闭形式可写作: \[f_1(x)=\frac{1}{(1-x)}\] 同理,对于其他类型的硬币也存在类似的生成函数。因此整个系统的生成函数就是各个单独部分之积: \[F(x)=f_1(x)*f_2(x)...*f_n(x)\] 最终目标是从 F(x) 中提取系数即得到所需的结果。下面给出基于上述理论的具体实现: ```cpp #include<iostream> using namespace std; const int MAXN = 1e4 + 5; int dp[MAXN]; void solve() { memset(dp, 0, sizeof(dp)); dp[0] = 1; // 初始化基础状态 int values[] = {1, 2, 5}, size = 3; for (int j = 0; j < size; ++j){ for (int k = values[j]; k <= 10000; ++k){ dp[k] += dp[k-values[j]]; } } } int main(){ solve(); int T; cin >> T; while(T--){ int n; cin>>n; cout<<dp[n]<<endl; } return 0; } ``` 这段 C++ 程序展示了如何应用动态规划技巧以及生成函数的概念高效地解决问题实例[^1]。
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