Jzoj3528 图书馆

圣玛格丽特大图书馆是一座由石材砌成的角柱型高塔,是欧洲屈指可数的巨大书库。图书馆整面墙壁都是巨大的书架,书架与书架之间就像巨大的迷宫一般,以细窄的木制楼梯连结。大图书馆的最高处是一个绿意盎然的植物园,维多利加正在那无聊地看着书。今天,一如往常地,久城要爬上这迷宫般的楼梯给维多利加送讲义。

图书馆墙壁上有N个平台,编号为1到N,入口为1号,植物园为N号。有M个连接两个不同平台的楼梯,爬每个楼梯需要消耗一定的体力值。楼梯一定是由低处通往高处的,为了省时间,久城只能选择上楼梯而不能下楼梯,也就是说,楼梯之间不会形成环路。而且,出于人性化考虑,不管久城选择哪条路线上楼,他爬的楼梯数量一定小于20。

为了使体力消耗尽量平稳,久城需要选择一条“每个楼梯消耗体力值的方差最小”的路径上楼。请帮助久城计算出这个最小方差。

方差公式:nθ=Σxi^2-(Σxi)^2/n

先拓扑排序,f[i][j][k]表示走到i,走了j步,走的长度为k时候的最小方差,让后直接O(N*S*K)dp,细节非常繁琐,要注意各种double问题

#pragma GCC optimize("O3")
#pragma G++ optimize("O3")
#include<queue>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,h[60],cnt=0,d[60],r[60],t=0;
double f[61][61][1110],A=1e10;
struct edge{ int v,c,nt; } G[500]; queue<int> q;
inline void gmin(double& a,double b){ a>b?a=b:0; }
int main(){
	freopen("library.in","r",stdin);
	freopen("library.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int x,y,c;m--;){
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&c); ++d[y];
		G[++cnt]=(edge){y,c,h[x]}; h[x]=cnt;
	}
	for(int i=1;i<=n;++i) if(!d[i]) q.push(i);
	while(!q.empty()){
		r[++t]=q.front(); q.pop();
		for(int i=h[r[t]];i;i=G[i].nt)	
			if(--d[G[i].v]==0) q.push(G[i].v);
	}
	memset(f,127,sizeof f);
	f[1][0][0]=0;
	for(int i,I=1;I<n;++I){
		i=r[I];
		for(int j=0;j<=n;++j)
			for(int k=0;k<=1000;++k)
				if(f[i][j][k]<=1e10){
					double s2=f[i][j][k]+(j?(k*(double)k/j):0);
					for(int c,x=h[i];x;x=G[x].nt){
						c=G[x].c;
						gmin(f[G[x].v][j+1][k+c],s2+c*c-(k+c)*(double)(k+c)/(j+1.));
					}
				}
	}
	for(int j=0;j<=n;++j)
		for(int k=0;k<=1000;++k) 
			if(f[n][j][k]>=0) gmin(A,f[n][j][k]/j);
	printf("%.4lf\n",A);
}



### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的小覆盖问题,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,则记录此时使用的少节点数量。 #### 4. 优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的小节点数目。 --- ### 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; // 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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