Jzoj3806 小X 的道路修建

本文介绍了一种求解最大边与最小边差值最小的生成树问题的算法,通过优化枚举过程,避免重复计算最小生成树,使用DFS查找环中最大边,达到降低时间复杂度的目的。

给你一个图,求一个最大边和最小边差值最小的生成树

首先我们可以枚举最小边,每次跑一个最小生成树即可

但是这样会超时,我们考虑优化

采用最优性剪枝,假设我们当前树中的最小边是i,当前边是j,当前最优答案是ans,那么对于所有边k使得Length(j)-Length(k)>Ans的边在枚举最小边的时候可以直接跳过,下一次直接从k+1开始枚举,这样就可以优化时间复杂度,期望100分

当然这不是正解,正解好像是什么LCT维护的,可以自行搜索

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Edge{ int u,v,c; } G[100010];
int n,m,ans=(1<<31)-1,f[2010];
inline bool c1(Edge a,Edge b){ return a.c<b.c; }
inline int gf(int x){ return f[x]=(f[x]==x?x:gf(f[x])); }
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<m;++i) 
		scanf("%d%d%d",&G[i].u,&G[i].v,&G[i].c);
	sort(G,G+m,c1);
	for(int i=0;i<=m-n;){
		for(int j=1;j<=n;++j) f[j]=j;
		int cnt=0,tot=0,k=i;
		for(int j=i;j<m;++j){
			int x=gf(G[j].u);
			int y=gf(G[j].v);
			if(x==y) continue;
			f[x]=y;
			++cnt; tot=G[j].c-G[i].c;
			if(cnt==n-1) break;
			if(ans<tot){ while(G[j].c-G[k].c>ans) ++k; break; } //这里是整个算法优化的核心
		}
		if(cnt==n-1) ans=min(ans,tot); if(k>i) i=k; else ++i; //最优性剪枝
	}
	if(ans==(1<<31)-1) puts("-1"); else printf("%d\n",ans);
}
似乎还有一种方法也可以AK,而且比上面的快很多:

在算法二中,我们每次枚举后都重新求了最小生成树,事实上这是不必要的。考虑从大到小枚举生成树的最小边,我们要做的实际上是每次加入一条边,维护当前图的最小生成树。加入一条边时,我们需要判断这条边能否与之前的边构成环。

若能构成环,用该边替代环中最大边一定更优;I 若不能构成环,直接加入该边即可。找环中最大边可以用 DFS 实现。若图中现有的边数为 n − 1,我们就可以更新答案。时间复杂度 O(m log m + mn),期望得分 100 分

### 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。 ---
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