POJ 3422 Kaka's Matrix Travels (最小费用流)

本文介绍了一种使用最小费用流算法解决特定路径寻找问题的方法。在一个N*N的地图上,通过从左上角到右下角的路径选择,最大化累积得分。探讨了算法实现细节及代码示例。

题意:N*N的地图上每格都有分数,分数只能获取一次。有人从左上方开始,每次向右或下移动一格,到右下方为止,记为一次环游。问第K次环游后累计分数的最大值?
    第一次做最小费用流,参考别人的做法,思考了好久,还是有点不太明白,还是网络流的题目做的太少,不太熟,还得多做几个加深理解才行。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> P; ///first保存最短距离,second保存定点编号
const int maxn = 50*50*2 + 7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int n, k, V;

int h[maxn], dis[maxn], pa_v[maxn], pa_e[maxn];
/// 顶点的势, 最短距离, 父亲节点, 父亲节点的边
struct edge{
    int to, cap, cost, rev;///终点, 容量, 费用, 反向边
    edge(int to, int cap, int cost, int rev) : to(to), cap(cap), cost(cost), rev(rev) {}
};
vector<edge> G[maxn];
void add_edge(int from, int to, int cap, int cost) {
    G[from].push_back(edge(to, cap, cost, G[to].size()));
    G[to].push_back(edge(from, 0, -cost, G[from].size()-1));
}

int min_cost_flow(int s, int t, int f) {
    int res = 0;
    memset(h, 0, sizeof(h));
    while(f > 0) {
        priority_queue<P, vector<P>, greater<P> > que;
        memset(dis, INF, sizeof(dis));
        dis[s] = 0;
        que.push(P(0, s));
        while(!que.empty()) {
            P p = que.top(); que.pop();
            int v = p.second;
            if(dis[v] < p.first) continue;
            for(int i = 0; i < G[v].size(); ++i) {
                edge &e = G[v][i];
                if(e.cap > 0 && dis[e.to] > dis[v] + e.cost + h[v] - h[e.to]) {
                    dis[e.to] = dis[v] + e.cost + h[v] - h[e.to];
                    pa_v[e.to] = v;
                    pa_e[e.to] = i;
                    que.push(P(dis[e.to], e.to));
                }
            }
        }
        if(dis[t] == INF) return -1;
        for(int v = 0; v < V; ++v) {
            h[v] += dis[v];
        }

        int d = f;
        for(int v = t; v != s; v = pa_v[v]) {
            d = min(d, G[pa_v[v]][pa_e[v]].cap);
        }
        f -= d;
        res += d*h[t];
        for(int v = t; v != s; v = pa_v[v]) {
            edge &e = G[pa_v[v]][pa_e[v]];
            e.cap -= d;
            G[v][e.rev].cap += d;
        }
    }
    return res;
}

int main() {
    while(~scanf("%d%d", &n, &k)) {
        V = 2*n*n+1;
        add_edge(0, 1, k, 0);
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            for(int j = 0; j < n; ++j) {
                int t; scanf("%d", &t);
                int num = (i*n+j)*2+1;
                add_edge(num, num+1, 1, -t);
                add_edge(num, num+1, k, 0);
                if(i+1<n) {
                    int down = ((i+1)*n+j)*2+1;
                    add_edge(num+1, down, k, 0);
                }
                if(j+1<n) {
                    int right = (i*n+j+1)*2+1;
                    add_edge(num+1, right, k, 0);
                }
            }
        }
        printf("%d\n", -min_cost_flow(0, V-1, k));
    }
}


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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