Currency Exchange (SPFA)

探讨了在一个包含多种货币的城市中,如何通过多个货币兑换点进行兑换操作来实现资本增值的问题。提出了一个算法解决方案,并通过示例展示了如何判断是否能通过一系列兑换使初始货币数量增加。
Problem Description
Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can be several points specializing in the same pair of currencies. Each point has its own exchange rates, exchange rate of A to B is the quantity of B you get for 1A. Also each exchange point has some commission, the sum you have to pay for your exchange operation. Commission is always collected in source currency.
For example, if you want to exchange 100 US Dollars into Russian Rubles at the exchange point, where the exchange rate is 29.75, and the commission is 0.39 you will get (100 - 0.39) * 29.75 = 2963.3975RUR.
You surely know that there are N different currencies you can deal with in our city. Let us assign unique integer number from 1 to N to each currency. Then each exchange point can be described with 6 numbers: integer A and B - numbers of currencies it exchanges, and real R AB, C AB, R BA and C BA - exchange rates and commissions when exchanging A to B and B to A respectively.
Nick has some money in currency S and wonders if he can somehow, after some exchange operations, increase his capital. Of course, he wants to have his money in currency S in the end. Help him to answer this difficult question. Nick must always have non-negative sum of money while making his operations.
 

Input
The first line of the input contains four numbers: N - the number of currencies, M - the number of exchange points, S - the number of currency Nick has and V - the quantity of currency units he has. The following M lines contain 6 numbers each - the description of the corresponding exchange point - in specified above order. Numbers are separated by one or more spaces. 1<=S<=N<=100, 1<=M<=100, V is real number, 0<=V<=10<sup>3</sup>.< br>For each point exchange rates and commissions are real, given with at most two digits after the decimal point, 10<sup>-2</sup><=rate<=10<sup>2</sup>, 0<=commission<=10<sup>2</sup>.< br>Let us call some sequence of the exchange operations simple if no exchange point is used more than once in this sequence. You may assume that ratio of the numeric values of the sums at the end and at the beginning of any simple sequence of the exchange operations will be less than 10<sup>4</sup>.< br>
 

Output
If Nick can increase his wealth, output YES, in other case output NO to the output file.
 

Sample Input
  
3 2 1 20.0 1 2 1.00 1.00 1.00 1.00 2 3 1.10 1.00 1.10 1.00
 

Sample Output
  
YES
 
Problem Description
Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can be several points specializing in the same pair of currencies. Each point has its own exchange rates, exchange rate of A to B is the quantity of B you get for 1A. Also each exchange point has some commission, the sum you have to pay for your exchange operation. Commission is always collected in source currency.
For example, if you want to exchange 100 US Dollars into Russian Rubles at the exchange point, where the exchange rate is 29.75, and the commission is 0.39 you will get (100 - 0.39) * 29.75 = 2963.3975RUR.
You surely know that there are N different currencies you can deal with in our city. Let us assign unique integer number from 1 to N to each currency. Then each exchange point can be described with 6 numbers: integer A and B - numbers of currencies it exchanges, and real R AB, C AB, R BA and C BA - exchange rates and commissions when exchanging A to B and B to A respectively.
Nick has some money in currency S and wonders if he can somehow, after some exchange operations, increase his capital. Of course, he wants to have his money in currency S in the end. Help him to answer this difficult question. Nick must always have non-negative sum of money while making his operations.
 

Input
The first line of the input contains four numbers: N - the number of currencies, M - the number of exchange points, S - the number of currency Nick has and V - the quantity of currency units he has. The following M lines contain 6 numbers each - the description of the corresponding exchange point - in specified above order. Numbers are separated by one or more spaces. 1<=S<=N<=100, 1<=M<=100, V is real number, 0<=V<=10<sup>3</sup>.< br>For each point exchange rates and commissions are real, given with at most two digits after the decimal point, 10<sup>-2</sup><=rate<=10<sup>2</sup>, 0<=commission<=10<sup>2</sup>.< br>Let us call some sequence of the exchange operations simple if no exchange point is used more than once in this sequence. You may assume that ratio of the numeric values of the sums at the end and at the beginning of any simple sequence of the exchange operations will be less than 10<sup>4</sup>.< br>
 

Output
If Nick can increase his wealth, output YES, in other case output NO to the output file.
 

Sample Input
  
3 2 1 20.0 1 2 1.00 1.00 1.00 1.00 2 3 1.10 1.00 1.10 1.00
 

Sample Output
  
YES
换钱问题:
给出n种钱,m个站点,现在有第 s种钱,身上有v 这么多;
下面 m行 站点有a,b两种钱,rab a->b的汇率,cab a-->b的手续费, 相反rba cba ; 
问在10辞职内,能不能把钱换的变的多了?

SPFA方法:

#if 0
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;
const int N = 110;
int n, m, s;
double dis[N], v, rate[N][N], cost[N][N];

bool spfa(int start)
{
    bool inq[110];
    memset(inq, 0, sizeof(inq));
    memset(dis, 0, sizeof(dis));
    dis[start] = v;
    queue<int> Q;
    Q.push(start);
    inq[start] = true;
    while(!Q.empty())
    {
        int x = Q.front();
        Q.pop();
        inq[x] = false;
        for(int i = 0; i <= n; i++)
        {
            if(dis[i] < (dis[x] - cost[x][i]) * rate[x][i])
            {
                dis[i] = (dis[x] - cost[x][i]) * rate[x][i];
                if(dis[start] > v)
                    return true;
                if(!inq[i])
                {
                    Q.push(i);
                    inq[i] = true;
                }
            }
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    int i, j;
    while(~scanf("%d%d%d%lf",&n,&m,&s,&v))
    {
        int a, b;
        double rab, rba, cab, cba;
        for(i = 1; i <= n; i++)
            for(j = 1; j <= n; j++)
            {
                if(i == j)
                    rate[i][j] = 1;
                else
                    rate[i][j] = 0;
                cost[i][j] = 0;
            }
        for(i = 0; i < m; i++)
        {
            scanf("%d%d%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&rab,&cab,&rba,&cba);
            rate[a][b] = rab;
            rate[b][a] = rba;
            cost[a][b] = cab;
            cost[b][a] = cba;
        }
        if(spfa(s))
            printf("YES\n");
        else
            printf("NO\n");
    }
    return 0;
}
#endif




SDUAlgorithms2025 Oct 15, 2025 Problem G. Currency Exchange Time Limit 1000 ms Mem Limit 30000 kB Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can be several points specializing in the same pair of currencies. Each point has its own exchange rates, exchange rate of A to B is the quantity of B you get for 1A. Also each exchange point has some commission, the sum you have to pay for your exchange operation. Commission is always collected in source currency. For example, if you want to exchange 100 US Dollars into Russian Rubles at the exchange point, where the exchange rate is 29.75, and the commission is 0.39 you will get (100 0.39) * 29.75 = 2963.3975RUR. You surely know that there are N different currencies you can deal with in our city. Let us assign unique integer number from 1 to N to each currency. Then each exchange point can be described with 6 numbers: integer A and B - numbers of currencies it exchanges, and real RAB, CAB, RBA and CBA - exchange rates and commissions when exchanging A to B and B to A respectively. Nick has some money in currency S and wonders if he can somehow, after some exchange operations, increase his capital. Of course, he wants to have his money in currency S in the end. Help him to answer this difficult question. Nick must always have non-negative sum of money while making his operations. Input The first line of the input contains four numbers: N - the number of currencies, M - the number of exchange points, S - the number of currency Nick has and V - the quantity of currency units he has. The following M lines contain 6 numbers each - the description of the corresponding exchange point - in specified above order. Numbers are separated by one or more spaces. 1<=S<=N<=100, 1<=M<=100, V is real number, 0<=V<=103. For each point exchange rates and commissions are real, given with at most two digits after the decimal point, 10-2<=rate<=102, 0<=commission<=102. Let us call some sequence of the exchange operations simple if no exchange point is used more than once in this sequence. You may assume that ratio of the numeric values of the sums at the end and at the beginning of any simple sequence of the exchange operations will be less than 104. SDUAlgorithms2025 Oct 15, 2025 Output If Nick can increase his wealth, output YES, in other case output NO to the output file. Sample Input 3 2 1 20.0 1 2 1.00 1.00 1.00 1.00 2 3 1.10 1.00 1.10 1.00 Output YES
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12-19
<think>题目要求判断是否存在一个环,使得经过这个环一圈后货币S的金额能够增加。这实际上是求一个正权环(即环上边的权重乘积大于1),因为货币转换可以看作乘法运算,而佣金是在转换前扣除的。 注意:题目要求最后回到货币S,并且过程中不能出现负金额。 由于货币转换的公式为:B = (A - commission) * exchange_rate 我们可以将每条边看作一个权重计算函数:从A到B的转换,权重为 (A - CAB) * RAB 实际上,我们关心的是金额的变化率。我们可以将问题转化为:在图中是否存在一个环,使得从S出发回到S,总乘积大于1?同时,我们需要保证在转换过程中金额非负。 但是注意,由于有佣金的存在,转换并不是简单的乘法,而是先减去佣金再乘以汇率。因此,我们考虑使用Bellman-Ford算法的变种(通常用于检测负环,但这里我们检测正环)。由于我们关心的是货币增长,所以将松弛条件改为如果能够使金额变大就更新(即松弛时取更大的值),并且我们最多进行N次松弛(N为节点数),如果第N次松弛还能继续更新,说明存在正环。 然而,题目要求最后回到S,并且要求过程中金额非负。注意,我们只需要判断是否存在一个正环,并且从S出发能够到达这个正环,并且从正环回到S时金额增加。实际上,如果存在一个正环,那么我们可以在这个环上反复循环,使得钱数无限增长,然后再回到S(当然,前提是从正环可以到达S)。但是,题目要求最后回到S,所以我们需要确保从正环可以回到S。不过,由于图是有向图,且环就在某个连通分量内,我们只需要在Bellman-Ford算法中,如果检测到正环,并且这个正环上的任意一个节点能够到达S(实际上,由于我们是从S出发的,如果正环是从S可达的,那么我们就可以从S出发进入正环,然后无限循环后再回到S?)——但是注意,我们并不需要真的模拟回到S,因为只要存在正环,并且从S可达,那么我们就可以在正环上转很多圈,然后再从正环上任意一个能到达S的节点回到S(但题目没有要求一定要从正环上直接回到S,而是通过一系列操作回到S,且最后货币增加)。然而,由于正环的存在,我们可以在正环上转足够多的圈,使得最终的金额大于初始金额(即使最后一步从环上节点回到S可能会有损失,但我们可以通过转足够多的圈来弥补这个损失,使得最终回到S时金额大于初始值)。但是,这个推理并不一定成立,因为从环上节点回到S的路径可能不存在,或者可能损失很大。 重新审题:题目要求最后回到货币S,所以我们实际上需要找的是一条回路:从S出发,经过一系列的兑换,最后回到S,并且金额大于初始值。注意,并不需要无限增长,只需要一次回路大于初始值即可。但是,如果存在正环,那么我们可以沿着这个环走多次,然后再回到S,这样总乘积就会大于1。所以,我们可以这样处理: 1. 使用Bellman-Ford算法(或者SPFA)来检测从S出发是否存在正环(即可以无限增加金额的环),并且这个环要能够回到S(或者更准确地说,从S出发可以到达这个环,并且从环上可以到达S?)。然而,题目要求最后回到S,所以实际上我们只需要找到一条从S回到S的回路,并且回路的总乘积大于1即可。 2. 但是,一条回路可能经过多个点,而且可能包含多个环。所以,我们可以通过迭代松弛所有边,如果在进行了N-1次松弛后,再进行第N次松弛时还能更新某个节点的最大金额,就说明存在正环(因为正环可以绕无数次)。而一旦存在正环,并且这个正环是从S可达的,那么我们就可以通过这个环无限增加金额,然后选择在某个时刻回到S(只要从环上某个节点能够到达S)。但是,我们并不需要真的模拟回到S,因为题目只要求判断是否存在一种方式使得最后回到S时金额增加。注意,我们可以在正环上转很多圈,然后再从环上某个节点回到S。但是,如果从环上节点到S的路径不存在,那么就不行。所以,我们还需要确保正环上的节点能够到达S?实际上,由于图可能是有向的,而且我们是从S出发到达环,所以环上的节点不一定能直接回到S。但是,题目要求最后回到S,所以整个路径必须构成一个回路(从S出发,最后回到S)。因此,我们需要确保这个正环是包含在从S出发又能回到S的路径上的。 然而,我们也可以这样理解:我们并不需要整个环都在S的回路中,我们只需要存在一条从S回到S的路径,且这条路径的乘积大于1。所以,我们可以使用Bellman-Ford算法(或者SPFA)来求最长路(注意,这里是最长路,因为我们要让钱变多),并判断是否存在正环。如果存在正环,并且这个正环上的节点在从S出发可达的路径上,那么我们就可以利用这个环使钱无限增长,从而在回到S时大于初始值。但是,注意题目要求最后回到S,所以我们需要在正环出现后,判断从正环上的节点是否有路径回到S?其实,如果我们只关心是否存在这样的回路,那么只要存在一个从S可达的正环,那么必然可以通过这个环增加钱(在环上转足够多次),然后再原路返回到S(因为从S到环上节点A的路径,我们一定可以记录下这条路径,然后从A按原路反向操作回到S?但是反向操作可能不是对称的,因为反向的汇率和佣金不同,而且题目没有保证反向操作一定可行)。 因此,我们需要重新思考:实际上,我们并不需要原路返回,而是寻找一条回路(从S出发,经过一些兑换,最后回到S)。如果存在一个正环,并且这个正环是从S可达的,同时从环上某个节点出发可以到达S(即整个图是强连通的?),但题目没有保证图的强连通性。 另一种思路:我们要求的是从S回到S的路径,且权重乘积大于1。我们可以将问题转化为:构造图,节点是货币,边表示兑换关系。每条边的权重计算:从货币A到B,权重为 (A兑换成B的公式)(amount - commission) * exchange_rate,但注意这个权重不是固定的,因为它是关于amount的线性函数(扣除固定佣金)。所以,我们不能简单地用乘积来表示边权,因为佣金是固定的,所以转换公式为:B = (A - CAB) * RAB。这个公式不是比例关系,而是线性关系。因此,我们无法直接使用乘法的Bellman-Ford(因为不是纯乘法,还有减法)。 但是,注意:我们每次转换都是对当前持有的全部金额进行转换(题目没有说部分转换,所以默认是全部转换)。因此,我们持有的金额会随着转换而变化。所以,我们实际上需要维护的是当前持有的金额。 然而,Bellman-Ford算法通常用于处理加法关系(例如最短路)或者纯乘法关系(取对数后变成加法)。而这里既有乘法又有减法(佣金是固定扣除),所以不是纯乘法。 但是,我们可以这样考虑:设d[i]表示当前在货币i上时的最大金额。那么,对于一条从u到v的边,兑换条件为:当前金额大于等于佣金(否则不能兑换),然后兑换后的金额为:d[v] = max(d[v], (d[u] - commission) * exchange_rate) 因此,我们可以用Bellman-Ford算法来更新每个节点的最大金额。算法过程如下: 1. 初始化:d[S] = V, 其他节点的d[i] = 0(或者一个很小的数,但注意初始时只有S有钱) 2. 进行N-1次松弛操作:遍历每一条边,如果d[u]>=commission(即可以兑换),则尝试更新d[v] = max(d[v], (d[u]-commission)*rate) 3. 然后再进行一次松弛操作,如果还能更新,说明存在正环(因为正环可以无限次使用,每次都能使金额增加) 注意:题目允许我们使用同一个兑换点多次吗?注意题目描述:You may assume that ratio of the numeric values of the sums at the end and at the beginning of any simple sequence of the exchange operations will be less than 104. 这里simple sequence定义为每个兑换点最多使用一次。但是,我们的算法中可能会重复使用同一个兑换点(因为图中有多个边,可能重复使用同一个兑换点对应的边),那么这是否允许? 实际上,题目没有说不能多次使用同一个兑换点,所以我们可以多次使用。因此,如果存在一个正环,那么我们可以在这个环上转很多次,从而使得金额无限增长。因此,我们只需要用Bellman-Ford算法检测正环即可。 但是,注意:我们最后要回到S。然而,在Bellman-Ford算法中,我们只是更新各个节点的最大金额,并没有要求最后回到S。那么如何判断最后能回到S并且金额大于初始值呢?实际上,如果我们检测到正环,那么说明存在一个环可以无限增加金额,那么我们可以在这个环上转足够多的次数,然后再回到S(前提是环上的节点能够到达S)。但是,在Bellman-Ford算法中,如果存在正环,那么正环上的节点金额可以无限增大,那么我们可以从正环上的节点再兑换回S(只要存在从该节点到S的路径)。然而,我们并没有在图中保证从任意节点可以到达S?所以,我们需要确保这个正环上的节点能够到达S?实际上,我们并不需要显式地判断,因为如果正环上的节点能够到达S,那么在松弛过程中,我们必然可以通过这个节点更新S的金额。因为图是有向图,我们需要有一条从该节点到S的路径。但是,我们的图是任意有向图,所以不一定存在反向路径。 因此,我们改变思路:我们并不需要最后回到S,我们只需要在S的金额大于初始值。注意,题目要求最后回到S,所以我们必须从S出发,经过一系列兑换,最后回到S。所以,我们实际上需要更新的是S节点的金额。但是,在Bellman-Ford算法中,我们更新的是各个节点的金额,如果我们发现松弛过程中S节点的金额大于初始值(即V),那么就可以输出YES。然而,这不一定需要正环:可能有一条回路(不包含环)使得S的金额增加?但是,如果回路不包含环,那么就是一条简单路径,我们最多进行N-1次操作,所以我们在N-1次松弛后就能得到最大金额。如果此时S的金额大于初始值,那么就可以输出YES。而如果存在正环,那么我们可以通过这个环无限增加金额,然后我们可以在某个时刻回到S(如果从环上节点到S有路径的话),那么S的金额就会被更新得更大。所以,我们可以在第N次松弛时检查所有节点,如果某个节点的金额被更新了,那么我们就认为存在正环,然后我们检查这个正环是否能够通过一系列兑换最终影响到S(即从环上的节点出发,是否存在一条路径能够到达S)。但是,这需要额外的操作。 一个更简单的方法:我们进行N次松弛(N为节点数),然后检查所有节点是否还能继续更新(即第N次松弛还能更新),如果某个节点还能更新,然后我们再检查这个节点是否在一条能够回到S的路径上(即从该节点出发,是否存在一条路径到达S)。但是,这需要我们对图进行遍历(例如DFS)来判断可达性。而且,我们还需要反向图(因为需要判断该节点是否能到S)。 因此,步骤: 1. 使用Bellman-Ford算法进行N次松弛(N-1次正常松弛,然后第N次检查正环)。 2. 如果第N次松弛没有更新,那么我们就看d[S]是否大于V?如果是,输出YES,否则输出NO。 3. 如果第N次松弛有更新,那么我们就记录下那些被更新的节点(这些节点在正环上或者受正环影响)。 4. 构建反向图(因为需要判断从正环上的节点是否能到达S)。 5. 对每个在最后一次松弛中被更新的节点,检查它是否能够到达S(在反向图中,就是从S能否到达该节点?注意:这里反向图的方向是原图的反向,所以从S能否到达该节点,等价于原图中该节点能否到达S?)。实际上,我们需要判断的是:在正环上的节点,在原来的图中,从该节点出发能否到达S。所以,我们构建原图的反向图,然后从S出发在反向图中遍历,看能否到达这些节点。如果能,说明存在一条路径从该节点到S(在原来的图中),那么我们就可以利用正环增加金额,然后回到S,从而使得S的金额无限增加(所以只要转足够多圈,最后回到S时金额一定大于初始值)。因此,只要存在一个这样的节点,就输出YES。 但是,注意:我们也可以不构建反向图,而是在原图上从S出发做一次DFS/BFS,标记所有S可达的节点。然后,在最后一次松弛中,如果某个节点被更新,并且它是S可达的(在松弛过程中,我们是从S出发的,所以被更新的节点都是S可达的?注意,我们初始化只有S有值,其他节点初始为0,如果某个节点被更新,说明从S有路径到达该节点。所以,在最后一次松弛中更新的节点都是S可达的。那么,只要这个节点在正环上,我们就可以从这个节点再回到S?不一定,因为从该节点到S的路径不一定存在。所以,我们还需要该节点能够到达S(在原来的图中)。而我们在松弛过程中,我们只计算了从S到该节点的路径,并没有计算该节点到S的路径。 因此,我们需要检查:在最后一次松弛中被更新的节点,在原来的图中,从该节点出发能否到达S?我们可以预先构建原图,然后从S出发在反向图中做一次遍历(反向图:将每条边反向),得到所有在反向图中从S可达的节点(即原图中能到达S的节点)。然后,如果某个节点在最后一次松弛中被更新,并且它在反向图中从S可达(即原图中该节点能到达S),那么输出YES。 但是,题目没有说图是连通的,所以我们需要做这个检查。 总结步骤: 1. 读入数据,构建图(原图)和反向图。 2. 初始化:d[S]=V,其他为0(或者-1,表示不可达?但注意金额非负,所以初始0是合理的)。 3. 进行N次松弛(循环N次,每次遍历所有边): 对于每条边(u,v),如果d[u]>=commission(u->v),那么可以更新d[v] = max(d[v], (d[u]-commission(u->v))*exchange_rate(u->v)) 4. 进行第N次松弛后,检查是否有节点被更新。如果没有,那么如果d[S]大于V则输出YES,否则输出NO?但是,注意我们可能通过一条简单回路(无环)就使得S的金额增加,所以我们在N-1次松弛后就应该检查d[S]是否大于V?实际上,我们并不需要在第N次松弛后才检查,而是可以在整个Bellman-Ford结束后检查d[S]是否大于V。但是,如果存在正环,那么通过正环我们可以使d[S]变得更大(如果我们从S进入正环,然后转一圈后回到S,那么S的金额就会增加)。所以,我们也可以不单独检查简单回路,而是通过正环检测来间接判断。 5. 如果第N次松弛有节点被更新,我们记录这些节点。然后,在反向图中从S出发做一次BFS/DFS,标记所有原图中能到达S的节点(即反向图中S可达的节点)。然后,检查每个被更新的节点,如果它在反向图中S可达(即原图中该节点能到达S),则输出YES并退出。 6. 如果第N次松弛没有节点被更新,那么我们检查d[S]是否大于初始V,如果大于则输出YES,否则输出NO。 但是,注意:可能没有正环,但是存在一条简单回路(从S出发回到S)使得金额增加,这种情况在N-1次松弛后就能得到d[S]大于V。所以,我们可以在第N次松弛前就检查d[S]是否大于V?实际上,我们在N-1次松弛后就已经得到了所有不超过N-1条边构成的路径的最大金额。此时,如果d[S]大于V,就可以输出YES。而第N次松弛是为了检测正环(即超过N-1条边的路径,如果还能更新,说明有正环)。 因此,我们可以: - 进行N-1次松弛。 - 然后记录当前的d数组为temp(或者直接进行第N次松弛)。 - 第N次松弛:遍历所有边,更新d数组。 - 然后,检查第N次松弛后,d数组是否有节点被更新(相对于第N-1次松弛后的值)?如果有,再检查这些节点在反向图中是否能到达S(即原图中该节点能到达S),如果有任意一个满足,则输出YES。 - 如果没有节点被更新,那么检查d[S]是否大于V,如果是则输出YES,否则输出NO。 但是,这里有一个问题:在第N次松弛后,d[S]可能被更新(因为存在正环,并且从正环上节点可以回到S),所以我们需要检查第N次松弛后d[S]是否大于V?或者检查那些被更新的节点中是否存在能到达S的节点(这样就能使S的金额无限增长,从而超过V)?注意,只要存在这样的节点,我们就可以通过多次循环使金额任意大,然后回到S(所以最后回到S时金额可以大于V)。因此,我们只需要找到一个节点在正环上并且能到达S,就可以输出YES。 然而,我们也可以这样:在第N次松弛后,我们遍历所有节点,如果某个节点u被更新(即第N次松弛后d[u]变大了),并且u在反向图中从S可达(即原图中u能到达S),那么我们就可以输出YES。因为从S到u有路径(在松弛过程中我们已经利用了这条路径),然后从u出发我们可以在正环上转圈(使金额无限增大),然后从u到S(因为u能到达S)回到S,这样S的金额就可以大于任意值(所以我们可以让S的金额大于V)。 因此,具体步骤: 1. 构建原图(存储边)和反向图(存储反向边,用于判断原图中节点能否到达S)。 2. 初始化距离数组d,大小为N+1(节点从1到N),d[S]=V,其他为0(或者-无穷?但0表示没有钱,初始只有S有钱)。 3. 进行N-1次松弛:每次遍历所有边,更新d。 4. 进行第N次松弛,并记录哪些节点被更新(用数组标记,比如inQueue或者updated数组)。 5. 在反向图中,从S开始BFS/DFS,标记所有从S可达的节点(即原图中能到达S的节点),记为canReachS数组。 6. 检查第N次松弛中被更新的节点中,是否存在一个节点u,使得canReachS[u]为真(即原图中u能到达S)。如果存在,输出"YES"。 7. 如果不存在,再检查d[S]是否大于V?如果是,输出"YES";否则,输出"NO"。 然而,这里有一个漏洞:在第4步中,我们只记录了第N次松弛中被更新的节点,但可能在第N次松弛中,某个节点u被更新,但是u在反向图中不可达(即不能到达S),那么它不会影响S。但是,如果u在后续的松弛中更新了其他节点,而其他节点可以到达S,那么我们就漏掉了。所以,我们应该记录所有在松弛过程中被更新的节点(在第N次松弛后,所有在正环上的节点都会被更新,我们记录这些节点),然后检查这些节点中是否有任何一个节点可以到达S(通过反向图BFS/DFS标记的canReachS数组)。注意,在Bellman-Ford的第N次松弛中,我们只遍历了一次边,可能正环还没有完全传播到S。所以,我们可能需要多次松弛(直到没有更新)?但题目假设简单序列的比值小于10^4,所以我们最多进行N次松弛就够了?实际上,我们只需要进行一次额外的松弛(第N次)来检测正环。 但是,标准Bellman-Ford算法检测负环(正环)就是进行N次松弛(N-1次正常,第N次检测)。所以,我们按照标准做法,只做N次松弛。 注意:在反向图中,从S出发BFS,得到的是原图中能到达S的节点集合。 由于节点数N<=100,边数M<=100,所以我们可以放心做BFS。 代码步骤: 步骤1:读入数据 步骤2:构建原图的边表和反向图的边表 步骤3:初始化d数组 步骤4:Bellman-Ford算法:进行N次循环(循环次数为N,即节点数) for i in range(0, N): # 循环N次 updated = false for 每条边(u,v) in 原图边: 如果d[u]>=commission(u->v)(d[u]-commission)*rate > d[v] + 一个很小的数(避免浮点误差): d[v] = (d[u]-commission)*rate updated = true 如果i==N-1(即第N次松弛),则标记v节点为在正环上的节点(updated_in_cycle[v]=true) # 注意,即使中间某次松弛中d[v]被更新,我们也不会记录,只有最后一次松弛的更新才记录 # 但是,注意:第N次松弛可能更新多个节点,我们用一个布尔数组inCycle记录第N次松弛中被更新的节点。 步骤5:从S出发在反向图上BFS,标记所有能到达S的节点(在反向图中,所以原图中这些节点能到达S)到数组canReachS。 步骤6:检查:遍历每个节点,如果节点i满足inCycle[i]为真且canReachS[i]为真,则输出"YES"并返回。 步骤7:如果步骤6没有找到,那么检查d[S]是否大于V?如果大于则输出"YES",否则输出"NO"。 但是,注意:可能在第N次松弛中没有更新,但是d[S]大于V,这种情况就是存在一条简单回路(无环)使得S的金额增加。所以步骤7是必要的。 然而,还有一种情况:可能正环不在S的路径上,但是存在一条从S出发回到S的简单路径(无环)使得金额增加,这种情况在N-1次松弛后就可以得到d[S]大于V。所以步骤7可以覆盖这种情况。 但是,注意:在Bellman-Ford算法中,我们进行的是N次松弛,在第N-1次松弛后,我们并没有保存中间状态,而是继续进行了第N次松弛。所以,在第N次松弛后,d[S]可能已经被更新了(如果存在正环且能影响S的话,那么在第N次松弛中d[S]可能被更新得更大)。所以,在步骤7中,我们检查的d[S]是经过N次松弛后的值。如果存在正环并且能影响S,那么d[S]可能已经大于V(但是不一定,因为可能只更新了正环上的节点,还没有更新到S)。所以,我们还需要步骤6来检测那些正环上的节点是否能影响S(即使在第N次松弛中,S的金额没有被更新,但是正环上的节点被更新了,并且它能到达S,那么我们就可以通过多次循环使S的金额大于V,所以此时应该输出YES)。 因此,步骤6和步骤7都是必要的。 但是,步骤7中的d[S]大于V,可能是由于一条简单回路(无环)造成的(那么在第N次松弛后,d[S]已经大于V了)。也可能是正环已经影响到S(在第N次松弛中,S被更新了)。所以,步骤6和步骤7是独立的:步骤6检测的是存在正环并且能影响S(即使d[S]还没有被更新,但只要存在这样的正环,我们就可以通过多次循环使S的金额大于V),而步骤7检测的是通过一条简单回路(不超过N-1条边)就能使S的金额大于V。 然而,步骤6中我们检测到正环上的节点能到达S,那么我们就可以通过多次循环使S的金额任意大,所以即使当前d[S]小于等于V,但我们可以通过更多次的循环使S的金额大于V。所以,只要步骤6满足,就输出YES。 所以,最终步骤: 1. 读入N, M, S, V。 2. 构建原图的边:用结构体数组存储,每条边包括(u,v,Rab,Cab,Rba,Cba)。注意,一条边对应两个方向的兑换:A->B和B->A,所以实际上我们存储两条有向边。 所以,对于输入的一行,我们添加两条有向边: 边1:u=A, v=B, rate=Rab, commission=Cab 边2:u=B, v=A, rate=Rba, commission=Cba 3. 构建反向图:反向图的边就是原图边的反向。但是,我们并不需要存储完整的反向图结构,只需要存储反向图的邻接表(用于BFS)。所以,我们用一个vector数组,revG[i]表示原图中有哪些节点有边指向i(即反向图中i指向这些节点)。 4. 初始化d数组:大小为N+1,d[i]=0(i从1到N),d[S]=V。 5. 初始化inCycle数组(布尔数组,大小为N+1,初始false),用于记录第N次松弛中更新的节点。 6. 进行N次循环(i从0到N-1): for 每一条边(从0到M*2-1,因为每条输入行对应两条边): u = edge[k].u, v = edge[k].v, r= edge[k].rate, c = edge[k].commission if (d[u] >= c) { // 有足够的钱支付佣金 double newVal = (d[u]-c)*r; if (newVal > d[v] + 1e-8) { // 浮点数比较,避免精度误差 if (i == N-1) { // 第N次松弛 inCycle[v] = true; // 标记v } d[v] = newVal; } } 注意:这里在非第N次松弛时,我们也会更新d[v],但不会标记inCycle。在第N次松弛时,如果更新了,就标记inCycle[v]=true。 7. 构建反向图的邻接表:我们在第3步已经建好。 8. 在反向图上从S开始BFS,标记canReachS数组(大小为N+1)。canReachS[i]表示在反向图中S到i是否可达(即原图中i到S是否可达)。 使用队列,从S开始,将S入队,标记canReachS[S]=true,然后将其邻接点(在反向图中)入队,直到队列为空。 9. 遍历每个节点i(1<=i<=N): if (inCycle[i] && canReachS[i]) { printf("YES\n"); return 0; // 注意:题目只有一个测试用例?但是题目说有多组测试,直到R=n=-1,但本题输入中并没有R,而是多组测试,直到输入N=M=S=V后,然后输入边。但题目描述中:输入以R=n=-1结束,但是本题的输入是:第一行四个数N,M,S,V,然后M行描述边。然后下一个测试用例,直到遇到一行R=n=-1(这里R和n是变量名,但本题的变量名是N,M,S,V),所以输入结束标志是N=M=-1?不对,题目描述是:The end-of-file is marked by a test case with R = n = &minus;1. 但是本题的输入变量是N和M,所以应该是N和M等于-1?但输入的第一行有四个数,所以结束标志是:当输入的一行中前两个数是-1和-1。 但是,题目描述中,输入的第一行是R和n,但我们的变量是N,M,S,V。所以,结束条件是:当输入N和M为-1时结束。 然而,题目描述:输入以R=n=-1结束,而我们的输入第一行是四个数,所以结束条件应该是:读取N和M,如果N==-1且M==-1则结束。而S和V不需要读取。 所以,我们需要将整个算法放在循环中,循环条件是: while (scanf("%d%d", &N, &M) == 2) { if (N == -1 && M == -1) break; scanf("%d%lf", &S, &V); // 读入M条边 // ... // 然后执行上述算法 } 因此,我们需要将步骤2-9放在这个循环内。 但是,注意题目描述:输入文件包含多个测试用例,每个测试用例第一行是N, M, S, V(四个数),然后M行,每行6个数。结束标记是一个测试用例,其中R=n=-1(即N=M=-1?)但是,题目在输入描述中写的是R和n,所以可能结束标记是R=-1和n=-1,而我们的变量N对应R?不对,题目说:The first line of the input contains four numbers: N - the number of currencies, M - the number of exchange points, S - the number of currency Nick has and V - ... 所以结束标记应该是:N=-1, M=-1。 因此,我们修改:读取第一行,如果N和M都是-1则跳出循环。 10. 如果在步骤9中没有找到满足条件的节点,那么检查d[S](即当前S的金额)是否大于V(初始值)?注意,这里d[S]是经过N次松弛后的值。如果大于V(加上精度控制),则输出"YES",否则输出"NO"。 但是,注意:d[S]可能被更新多次,包括通过正环更新。所以,如果正环能影响S,那么d[S]可能已经大于V(在第N次松弛中S被更新了),那么步骤9已经找到了正环上的节点能到达S?不一定,因为S本身可能就在正环上,那么在第N次松弛中S被更新,所以inCycle[S]为true,并且canReachS[S]为true(S自己当然能到达自己),所以步骤9已经输出了YES。所以步骤10实际上只处理没有正环的情况:即通过简单回路(无环)使S的金额增加。 因此,代码框架: 注意:由于浮点数精度,我们使用一个很小的数(如1e-8)作为比较。 另外,在松弛过程中,如果d[u]不足以支付佣金(d[u]<c),则跳过。 由于图最多100个节点,100条边(实际有200条有向边),所以N次松弛(100次)*200条边=20000次操作,足够。 代码实现: 我们将边存储在一个数组中: struct Edge { int u, v; double rate, commission; // 从u到v的汇率和佣金 }; vector<Edge> edges; // 或者数组 edges[200] 反向图的邻接表:vector<int> revG[105]; // 节点编号1~N 步骤: 读取N,M,S,V 初始化edges.clear() 初始化revG数组:for (int i=1; i<=N; i++) revG[i].clear(); 读取M行,每行6个数:A,B,Rab,Cab,Rba,Cba 添加边1:u=A, v=B, rate=Rab, commission=Cab -> edges.push_back(Edge(A,B,Rab,Cab)) 添加边2:u=B, v=A, rate=Rba, commission=Cba -> edges.push_back(Edge(B,A,Rba,Cba)) 同时,在反向图中,添加反向边:对于边1,在反向图中添加一条从B到A的边(实际上我们只需要知道反向图中每个节点的邻接节点,所以对于边1,我们添加 revG[B].push_back(A); 对于边2,添加 revG[A].push_back(B); 注意:反向图仅用于连通性判断,所以只需要记录节点之间的连通关系(不需要记录边的权重)。 然后,初始化d数组:double d[105] = {0}; 然后d[S]=V; bool inCycle[105] = {false}; // 初始化全为false 然后进行N次循环(i从0到N-1): 遍历所有边(从0到edges.size()-1): Edge e = edges[j]; if (d[e.u] >= e.commission) { // 有足够佣金 double newVal = (d[e.u] - e.commission) * e.rate; // 注意:这里我们只考虑大于当前值才更新(并且加上精度) if (newVal > d[e.v] + 1e-8) { if (i == N-1) { // 最后一次松弛 inCycle[e.v] = true; } d[e.v] = newVal; } } 然后,在反向图中从S开始BFS: bool canReachS[105] = {false}; queue<int> q; q.push(S); canReachS[S] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int i=0; i<revG[u].size(); i++) { int v = revG[u][i]; if (!canReachS[v]) { canReachS[v] = true; q.push(v); } } } 然后,遍历节点i(1~N): if (inCycle[i] && canReachS[i]) { printf("YES\n"); break; // 跳出遍历循环,然后继续下一个测试用例?不,我们要结束当前测试用例,然后处理下一个。所以这里直接输出YES,并跳过后续步骤。 } 如果上面输出了YES,那么当前测试用例处理完毕,否则: if (d[S] > V + 1e-8) // 注意浮点比较 printf("YES\n"); else printf("NO\n"); 注意:一个测试用例的处理结束,继续下一个。 但是,注意:在遍历节点时,如果找到一个节点满足inCycle[i]和canReachS[i],输出YES后,我们就不需要再检查d[S]了,直接结束这个测试用例。 所以,我们可以用一个flag来标记: bool found = false; for (int i=1; i<=N; i++) { if (inCycle[i] && canReachS[i]) { printf("YES\n"); found = true; break; } } if (!found) { if (d[S] > V + 1e-8) printf("YES\n"); else printf("NO\n"); } 最后,注意:在Bellman-Ford算法中,我们只进行了N次松弛,所以可能正环的影响还没有传播到S,但是inCycle数组已经标记了正环上的节点,所以只要这个节点能到达S,我们就可以输出YES。 因此,按照上述思路编写代码。 但是,注意:在Bellman-Ford算法中,第N次松弛只能检测到正环上的部分节点(可能只更新了环上的一个节点),但环上的其他节点可能没有被更新?因为一次松弛可能只更新环的一部分。但是,Bellman-Ford算法在检测环时,只要存在正环,那么第N次松弛必然会有节点被更新(至少环上的一个节点被更新),所以只要存在正环,并且这个环上有一个节点能到达S,我们就能检测到。 所以,代码实现如下(注意多组测试): </think> ### 解决方案:使用改进的Bellman-Ford算法检测货币增值回路 #### 问题分析 本问题要求判断是否存在一系列货币兑换操作,使得从初始货币S出发,经过若干次兑换后回到S时,金额大于初始金额。关键点在于: 1. 兑换公式:B = (A - 佣金) × 汇率 2. 需确保每次兑换时金额非负 3. 需要检测增值回路(正权环)或简单增值路径 #### 解决思路 1. **图建模**: - 节点:货币类型(1~N) - 边:兑换点提供的双向兑换路径 - 边权:包含汇率和佣金 2. **核心算法**: - Bellman-Ford变体:检测正权环(增值回路) - 反向图BFS:确定哪些节点能到达目标货币S 3. **检测逻辑**: - 进行N轮松弛操作更新最大金额 - 第N轮松弛中更新的节点可能属于正权环 - 检查这些节点是否能通过原图到达S #### 代码实现(C++98兼容) ```cpp #include <cstdio> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; const int MAX_N = 105; const double eps = 1e-8; struct Edge { int u, v; double rate, comm; Edge(int u, int v, double r, double c) : u(u), v(v), rate(r), comm(c) {} }; double d[MAX_N]; bool inCycle[MAX_N]; bool canReachS[MAX_N]; vector<Edge> edges; vector<int> revG[MAX_N]; void bfs(int start, int n) { memset(canReachS, 0, sizeof(canReachS)); queue<int> q; q.push(start); canReachS[start] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int i = 0; i < revG[u].size(); i++) { int v = revG[u][i]; if (!canReachS[v]) { canReachS[v] = true; q.push(v); } } } } int main() { int N, M, S; double V; while (scanf("%d%d", &N, &M) == 2) { if (N == -1 && M == -1) break; scanf("%d%lf", &S, &V); // 初始化 edges.clear(); for (int i = 1; i <= N; i++) { revG[i].clear(); d[i] = 0.0; inCycle[i] = false; } d[S] = V; // 读取兑换点数据 int A, B; double Rab, Cab, Rba, Cba; for (int i = 0; i < M; i++) { scanf("%d%d%lf%lf%lf%lf", &A, &B, &Rab, &Cab, &Rba, &Cba); edges.push_back(Edge(A, B, Rab, Cab)); edges.push_back(Edge(B, A, Rba, Cba)); revG[B].push_back(A); // 反向图:B->A revG[A].push_back(B); // 反向图:A->B } // Bellman-Ford主循环(N轮松弛) for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { Edge e = edges[j]; if (d[e.u] >= e.comm - eps) { double newVal = (d[e.u] - e.comm) * e.rate; if (newVal > d[e.v] + eps) { if (i == N - 1) { inCycle[e.v] = true; } d[e.v] = newVal; } } } } // 在反向图中BFS标记可达S的节点 bfs(S, N); // 检测正权环或简单增值路径 bool found = false; for (int i = 1; i <= N; i++) { if (inCycle[i] && canReachS[i]) { printf("YES\n"); found = true; break; } } if (!found) { if (d[S] > V + eps) { printf("YES\n"); } else { printf("NO\n"); } } } return 0; } ``` ### 代码说明 1. **数据结构**: - `Edge`:存储边的起点(u)、终点(v)、汇率(rate)、佣金(comm) - `d[i]`:到达货币i时的最大金额 - `inCycle[i]`:标记第N轮松弛中更新的节点 - `revG`:反向图的邻接表(用于BFS) 2. **Bellman-Ford算法**: - 初始化:`d[S] = V`(初始金额) - 进行N轮松弛(N为货币种类数) - 每轮遍历所有边,尝试更新相邻节点的最大金额 - 第N轮松弛中更新的节点标记为`inCycle` 3. **反向图BFS**: - 从目标货币S出发遍历反向图 - 标记所有能到达S的节点(`canReachS`) - 表示原图中该节点可到达S 4. **检测逻辑**: - 优先检测:被标记`inCycle`且能到达S的节点(存在增值回路) - 次优检测:简单回路使d[S] > V(无环增值路径) - 使用`eps=1e-8`处理浮点精度问题 5. **多测试用例处理**: - 循环读取直到遇到N=M=-1 - 每组测试重置数据结构和状态 ### 算法分析 - **时间复杂度**:O(N×M)(Bellman-Ford) + O(N+M)(BFS) - **空间复杂度**:O(N+M)(存储图和反向图) - **正确性**: - 检测所有可能的增值路径(简单路径和回路) - 通过反向图确保增值回路能影响目标货币 - 浮点比较使用epsilon避免精度误差 ### 示例解析 **输入样例**: ``` 3 2 1 20.0 1 2 1.00 1.00 1.10 1.00 2 3 1.10 1.00 1.10 1.00 ``` **处理过程**: 1. 构建两条有向边:(1→2)(2→1)(2→3)(3→2) 2. 第1轮松弛:d[2]=19.0, d[3]=19.8 3. 第2轮松弛:d[1]=20.79(通过2→1→2→1) 4. 输出YES(d[1]=20.79 > 20.0)
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