Jzoj4896 兔子

在一片草原上有N个兔子窝,每个窝里住着一只兔子,有M条路径连接这些窝。更特殊地是,至多只有一个兔子窝有3条或更多的路径与它相连,其它的兔子窝只有1条或2条路径与其相连。换句话讲,这些兔子窝之前的路径构成一张N个点、M条边的无向连通图,而度数大于2的点至多有1个。

兔子们决定把其中K个兔子窝扩建成临时避难所。当危险来临时,每只兔子均会同时前往距离它最近的避难所躲避,路程中花费的时间在数值上等于经过的路径条数。为了在最短的时间内让所有兔子脱离危险,请你安排一种建造避难所的方式,使最后一只到达避难所的兔子所花费的时间尽量少。

一张特殊的图,看到这种问法就考虑二分答案

由于存在一个‘根’,我们考虑去掉这个根后如何计算

整个图变成了许多条链,我们假设当前二分的答案为mid,这条链长度为len,那么显然只需要[len/(2mid+1)]个节点即可

让后考虑如何加入这个根的影响,我们先dfs一次计算出哪些节点如果被选取可以覆盖到根(然后就可以删掉根计算答案)让后枚举选取哪个,并将根删掉来统计答案

这样总复杂度为O(N^2*lgN)

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<vector>
#define N 1010
using namespace std;
int n,m,k,cnt=0,sz,d[N],v[N][3],rt=1;
vector<int> G[N];
void dfs(int x,int p,int dp,int o){
	v[x][o]++; sz++;
	if(dp)
	for(int u,i=0;i<G[x].size();++i)
		if((u=G[x][i])!=p && !v[u][o] && ((o<2)||(!v[u][1]))) dfs(u,x,dp-1,o);
}
int main(){
	freopen("rabbit.in","r",stdin);
	freopen("rabbit.out","w",stdout);
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	for(int x,y,i=1;i<=m;++i){
		scanf("%d%d",&x,&y);
		G[x].push_back(y);
		G[y].push_back(x);
		d[x]++; d[y]++;
	}
	for(int i=2;i<=n;++i) if(d[i]>2) rt=i;
	int l=0,r=n,tot;
	for(int m,A;l<r;){
		m=l+r>>1; A=1<<30;
		memset(v[0],0,n<<2);
		dfs(rt,0,m,0);
		for(int i=1;i<=n;++i)
			if(v[i][0]){
				for(int j=1;j<=n;++j) v[j][1]=v[j][2]=0;
				memset(v[2],0,n<<2);
				dfs(i,0,m,1); tot=1;
				for(int j=1;j<=n;++j)
					if(!v[j][1]&&!v[j][2]){
						sz=0; dfs(j,0,n,2);
						tot+=(--sz)/(m<<1|1)+1;
					}
				A=min(A,tot);
			}
		if(A<=k) r=m; else l=m+1;
	}
	printf("%d\n",l);
}

### 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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