Codeforces 796D Police Stations 构造+BFS

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题意:n个点的树,k个为黑色,law:任意点距离d内都有黑点,n,k,d<=3e5,问满足law条件下,最多能删除多少条边,使得剩下的森林仍然满足law,并输出删除的边?

由于是树,每删除一条边 都增加一个联通分量,无论d是多少,每个联通分量内都要有一个黑点,所以删除的边不会超过k-1.

一开始已经满足law,任意点到黑点的最短距离<=d.

可以构造k个合法的联通分量:对每个点u,把它加入到和它最近的黑点的联通分量中,黑点距离自己为0,同一个联通分量只有一个黑点,

则每个联通分量中的点到黑点距离都为最短距离<=d 

对所有黑点同时进行bfs,u->v,若v已经被某个黑点访问过,则v,u的最小距离黑点不是同一个,u-v可以删除 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=6e5+20;
typedef pair<int,int> ii;

int n,k,d,ans;
vector<ii> e[N];//to id
queue<ii> q;//u,from
int vis[N],mk[N];
void init()
{
	ans=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		e[i].clear();
	while(!q.empty())
		q.pop();
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	memset(mk,0,sizeof(mk));
}
void bfs()
{
	while(!q.empty())
	{
		int u=q.front().first,from=q.front().second;
		q.pop();
		if(vis[u])
			continue;
		vis[u]=1;
		for(int i=0;i<e[u].size();i++)
		{
			int v=e[u][i].first,id=e[u][i].second;
			if(v!=from)
			{
				if(vis[v])//v,u的最小距离黑点不是同一个,u-v可以删除 
					mk[id]=1,ans++;
				else
					q.push(ii(v,u));
			}
		}
	}
}
int main()
{
	while(cin>>n>>k>>d)
	{
		int u,v;
		init();
		for(int i=1;i<=k;i++)
		{
			scanf("%d",&u);
			q.push(ii(u,0));
		}
		for(int i=1;i<=n-1;i++)
		{
			scanf("%d%d",&u,&v);
			e[u].push_back(ii(v,i));
			e[v].push_back(ii(u,i));
		}
		bfs();
		
		cout<<ans<<endl;
		for(int i=1;i<=n-1;i++)
			if(mk[i])
				cout<<i<<' ';	
		cout<<endl;		
	}	
	return 0;
}


这场CF的C,D好像都是一个套路,都要求最值,都可以算出最值的上/下界,然后去构造这个边界


### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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