【JZOJ 4811】排队

本文介绍了一种使用优先队列和LCA算法解决特定问题的方法,通过为每个节点分配优先值,并利用优先队列选取最高优先级节点进行删除操作,同时采用LCA跳算法确定节点移动路径。

Description

这里写图片描述

Solution

先一问一问来,
对于第一问,先给每个点一个优先值,很显然每个点的优先值都是一定的,每次一定选优先值最大的点,然后删掉。这个可以用堆(C++有优先队列)来实现,
对于第二问,很显然删除当前点后,移动的点一定是连续的,所以直接用LCA跳即可,

复杂度:O(nlog(n))

Code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define efo(i,q) for(int i=A[q];i;i=B[i][0])
#define iff() if(B[i][1]!=fa)
using namespace std;
const int N=100500;
int read(int &n)
{
    char ch=' ';int q=0,w=1;
    for(;(ch!='-')&&((ch<'0')||(ch>'9'));ch=getchar());
    if(ch=='-')w=-1,ch=getchar();
    for(;ch>='0' && ch<='9';ch=getchar())q=q*10+ch-48;n=q*w;return n;
}
int m,n,ans;
bool Z[N];
int G[N][21],C[N],No[N];
int B[2*N][2],A[N],B0;
struct wq{int q,w;}SC[N*2];
struct qqww
{
    int n;
    friend bool operator <(qqww q,qqww w){return No[q.n]>No[w.n];}
}cty;
priority_queue<qqww>d;
bool PX(wq q,wq w){return q.q>w.q||(q.q==w.q&&q.w>w.w);}
void link(int q,int w){B[++B0][0]=A[q];A[q]=B0,B[B0][1]=w;}
void dfs(int q,int fa,int c)
{
    G[q][0]=fa,C[q]=c;
    efo(i,q)
        iff()dfs(B[i][1],q,c+1);
    No[q]=++No[0];
}
int find(int q)
{
    while(Z[G[q][0]])
    {
        int I=0;
        while(Z[G[G[q][I+1]][0]])I++;
        q=G[q][I];
    }
    return q;
}
int main()
{
    int q,w,_;
    read(n),read(_);
    fo(i,1,n-1)SC[i+n-1].w=read(SC[i].q),SC[i+n-1].q=read(SC[i].w);
    sort(SC+1,SC+2*n-1,PX);
    fo(i,1,2*n-2)link(SC[i].q,SC[i].w);
    dfs(1,0,1);
    fo(j,1,20)fo(i,1,n)G[i][j]=G[G[i][j-1]][j-1];
    fo(i,1,n)cty.n=i,d.push(cty);
    while(_--)
    {
        read(w),read(q);
        if(w-1)
        {
            w=find(q);
            printf("%d\n",C[q]-C[w]);
            Z[w]=0;cty.n=w;
            d.push(cty);
        }
        else 
        {
            w=q;
            while(w--)
            {
                cty=d.top();
                Z[cty.n]=1;
                d.pop();
            }
            printf("%d\n",cty.n);
        }
    }
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值