51Nod1444 破坏道路

本文探讨了在一个无权图中寻找最短路径的方法,并通过动态规划解决了两条路径共同覆盖部分导致的问题。使用广度优先搜索算法计算任意两点间的距离。

题目看这里

也是非常套路的一道题

首先考虑,如果只有一组限制,那么答案就是m-l1

现在考虑加了一组限制的情况下有什么影响

显然,被两段路径重复覆盖的那一部分会多减掉一次

那么我们可以枚举这段路径,让后用dp来计算答案,注意因为是无权图可以bfs O(n^2)求出两点之间最短路

#pragma GCC opitmize("O3")
#pragma G++ opitmize("O3")
#include<queue>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define N 3010
using namespace std;
struct edge{ int v,nt; } G[6010];
int d[N][N],n,m,h[N],cnt=0; queue<int> q;
inline void gmin(int& x,int y){ x>y?x=y:0; }
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int x,y,i=1;i<=m;++i){
        scanf("%d%d",&x,&y);
        G[++cnt]=(edge){y,h[x]}; h[x]=cnt;
        G[++cnt]=(edge){x,h[y]}; h[y]=cnt;
    }
    for(int i=1;i<=n;++i){
        bool vis[N]={0};
        d[i][i]=0; q.push(i); vis[i]=1;
        for(int x;!q.empty();q.pop()){
            x=q.front();
            for(int v,j=h[x];j;j=G[j].nt)
                if(!vis[v=G[j].v]){ d[i][v]=d[i][x]+1; vis[v]=1; q.push(v); }
        }
    }
    int s1,t1,s2,t2,l1,l2,ans;
    scanf("%d%d%d%d%d%d",&s1,&t1,&l1,&s2,&t2,&l2); ans=d[s1][t1]+d[s2][t2];
    if(d[s1][t1]>l1 || d[s2][t2]>l2) return 0&puts("-1");
    for(int i=1;i<=n;++i)
        for(int j=1;j<=n;++j){
            if(d[s1][i]+d[i][j]+d[j][t1]<=l1 && d[s2][i]+d[i][j]+d[j][t2]<=l2) gmin(ans,d[s1][i]+d[j][t1]+d[i][j]+d[s2][i]+d[j][t2]);
            if(d[t1][i]+d[i][j]+d[j][s1]<=l1 && d[s2][i]+d[i][j]+d[j][t2]<=l2) gmin(ans,d[t1][i]+d[j][s1]+d[i][j]+d[s2][i]+d[j][t2]);
            if(d[t1][i]+d[i][j]+d[j][s1]<=l1 && d[t2][i]+d[i][j]+d[j][s2]<=l2) gmin(ans,d[t1][i]+d[j][s1]+d[i][j]+d[t2][i]+d[j][s2]);
            if(d[s1][i]+d[i][j]+d[j][t1]<=l1 && d[t2][i]+d[i][j]+d[j][s2]<=l2) gmin(ans,d[s1][i]+d[j][t1]+d[i][j]+d[t2][i]+d[j][s2]);
        }
    printf("%d\n",m-ans);
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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