poj1015【DP.......无奈了】

首先,读题,真是一窍不通。后来看完程序的意思,才明白吧。。
题意:
n个人中选m个,条件是取sum|D-P|最小,当有|D-P|相同的时候取|D+P|最大的。然后输出那些m个人的sumD,sumP,最后升序输出m个人的编号。看完题意,想想好像也不难?。。。瞎想想可能会想出来。
然后看了题解:http://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6671105
说说感觉吧:
可能一开始去想真的会死命地盯着目标“取最小”不放了。先说说题解DP( j , k )的好处吧,用k代表|D-P|的最小,如果我说用k代表|D+P|的最大情况,似乎可行,而且总共范围是[0 , 20],k也就是[0 , 800]这反倒是取消了题解的转换|D-P|的负数,那么状态转化的公式,我们可以看到题解中说了:
“显然,方案dp(j, k)是由某个可行的方案dp(j-1, x)( -20×m ≤ x ≤ 20×m)演化而来的。”
而且这样真的非常完美“存在某个候选人i,i 在方案dp(j-1, x)中没有被选上,且x+V(i) = k。在所有满足该必要条件的dp(j-1, x)中,选出 dp(j-1, x) + S(i) 的值最大的那个,那么方案dp(j-1, x)再加上候选人i,就演变成了方案 dp(j, k)。”
中间的处理也是很清楚的,加一个path[ j ][ k ]去记录编号。如果要考察编号,就是类似这样嘛path[j-1][k-V[path[j][k]]]
那么现在如果说
我把k看成是最大|D+P|,依样画葫芦一下:方案dp(j, k)是由某个可行的方案dp(j-1, x)( 0≤ x ≤ 40×m)演化而来的,“存在某个候选人i,i 在方案dp(j-1, x)中没有被选上,且x+S(i) = k。在所有满足该必要条件的dp(j-1, x)中,选出 dp(j-1, x) + v(i) 的值最小的那个,那么方案dp(j-1, x)再加上候选人i,就演变成了方案 dp(j, k)。”
中间的处理也是很清楚的,加一个path[ j ][ k ]去记录编号。如果要考察编号,就是类似这样嘛path[j-1][k-S[path[j][k]]]
让我去验证一下。
2333333333,后来证明这种想法是不可取的,透析一下j,k,dp[ j ] [ k ],j是人,但其实k是sum(d-p),以及DP[ i ] [ j ] 是sum(d+p),他的比较就是越大越好;那么DP[i][j]就是第i个人辩控差最小的辩控和最大,最后怎么找出来呢?
从两边遍历当辩控和一旦大于等于0的时候出来,取个辩控差最小的时候。
然后就是那样了。这题主要还是01背包的转化,以及DP[ i ][ j ] 的确定,这种还是多练,多搞吧。

//#include <bits/stdc++.h>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
const double eps=1e-5;
const double pi=acos(-1.0);
const int mod=1e9+7;
const int INF=0x3f3f3f3f;

const int N=1e2+7;

int n;
int m;
int dp[25][807];
int path[24][807];
int p[N*2];
int d[N*2];
int s[N*2];
int v[N*2];

bool select(int j,int k,int i,int *v)
{
    while(j>0&&path[j][k]!=i){
        k-=v[path[j][k]];
        j--;
    }
    return j?0:1;
}
int main()
{
    int time=1;
    while(cin>>n>>m&&n)
    {
        int j,k,i;
        int *p=new int[n+1];
        int *d=new int[n+1];
        int *s=new int[n+1];
        int *v=new int[n+1];
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        memset(path,0,sizeof(path));

        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>p[i]>>d[i];

            s[i]=p[i]+d[i];
            v[i]=p[i]-d[i];
        }
        int fix=m*20;

        dp[0][fix]=0;
        for(j=1;j<=m;j++)
            for(k=0;k<=2*fix;k++)
            {
                if(dp[j-1][k]>=0)
                {
                    for(i=1;i<=n;i++)
                        if(dp[j][k+v[i]]<dp[j-1][k]+s[i])
                        {
                            if(select(j-1,k,i,v))
                            {
                                dp[j][k+v[i]]=dp[j-1][k]+s[i];
                                path[j][k+v[i]]=i;
                            }
                        }
                }
            }

        for(k=0;k<=fix;k++)
            if(dp[m][fix-k]>=0||dp[m][fix+k]>=0)
                break;
        int div=dp[m][fix-k]>dp[m][fix+k]?(fix-k):(fix+k);

        cout<<"Jury #"<<time++<<endl;
        printf("Best jury has value %d for prosecution and value %d for defence\n",(dp[m][div]+div-fix)/2,(dp[m][div]-div+fix)/2);
    //  cout<<"Best jury has value ";
    //  cout<<(dp[m][div]+div-fix)/2<<" for prosecution and value ";
    //  cout<<(dp[m][div]-div+fix)/2<<" for defence:"<<endl;

        /*int id[N<<1];
        for(i=0,j=m,k=div;i<m;i++){
            id[i]=path[j][k];
            k-=v[id[i]];
            j--;
        }
        sort(id,id+m);
        for(i=0;i<m;i++)
            cout<<" "<<id[i];*/
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

<think>好的,我现在要解决用户关于POJ1986 Distance Queries的问题。首先,我需要确认这个题目的具体内容和要求。用户可能是在准备算法竞赛或者学习数据结构,需要了解这个问题的解决方法。 POJ1986的题目名称是Distance Queries,应该属于最近公共祖先(LCA)或树上的路径查询问题。这类问题通常需要预处理树结构,以便快速回答两点之间的距离。用户可能需要知道如何高效处理多次查询。 接下来,我需要回忆或查找POJ1986的具体描述。根据经验,这类问题通常是给定一棵无向树,多次询问两点之间的最短距离。因为树中任意两点路径唯一,所以距离可以通过LCA来计算。距离公式一般是dist(u, v) = dist(root, u) + dist(root, v) - 2 * dist(root, lca(u, v))。 接下来,我需要考虑如何实现。通常有两种方法:Tarjan的离线算法和倍增法的在线算法。Tarjan算法在处理所有查询时效率很高,但需要提前知道所有查询点。而倍增法则允许在线处理,每次查询的时间复杂度是O(log n),适合处理大量随机查询。 然后,思考具体步骤。首先,构建树的邻接表,记录每个节点的子节点和边的权值。接着,预处理每个节点的深度和到根节点的距离。对于倍增法,还需要预处理每个节点向上2^k步的祖先节点。这一步通常通过DFS或BFS完成。 预处理完成后,对于每个查询(u, v),找到它们的LCA,然后利用之前计算的到根节点的距离来计算两点间的路径长度。这一步需要确保LCA查找的正确性,否则计算结果会出错。 可能需要注意的细节包括树的根节点选择(通常选1号节点),以及处理输入数据时可能有无关的边方向信息,但题目可能给出的是无向树,因此邻接表需要双向添加,但遍历时要记录父节点避免回溯。 另外,输入数据中可能有冗余信息,比如题目中的“路”和“方向”,但实际可以忽略方向,因为树是无向的。需要提醒用户注意处理输入时只需提取有效信息。 测试样例的处理也很重要,例如当u和v相同时,距离应为0;当其中一个是另一个的祖先时,计算是否准确。需要确保代码能处理这些边界情况。 最后,总结解决方法,给出算法步骤和复杂度分析。时间复杂度主要是预处理O(n log n)和每次查询O(log n),空间复杂度O(n log n)用于存储倍增表。这样的复杂度对于n到4e4和查询数到1e4的情况应该是可以接受的。 用户可能需要具体的代码实现,但根据要求,不需要提供代码,而是解释思路。所以应该分步骤说明解决过程,确保用户理解如何应用LCA和距离计算的方法。 可能遇到的常见错误包括忘记处理双向边导致死循环,或者预处理时没有正确计算每个节点的深度和距离。需要提醒用户注意这些点。 总结来说,回答应该包括问题分析、解决方法(LCA的应用)、算法步骤、复杂度说明以及可能的注意事项,帮助用户全面理解如何解决POJ1986的问题。</think>### POJ1986 Distance Queries 问题详解 #### 问题背景 题目要求计算树结构中多个节点对之间的最短路径长度。给定一棵包含 $N$ 个节点(节点编号从 $1$ 开始)的无向树,每条边带有权值。需回答 $M$ 次查询,每次给出两个节点 $u$ 和 $v$,输出它们之间的最短距离。 #### 核心思路:LCA + 前缀和 1. **树的性质**:树中任意两节点间有唯一路径,最短距离即路径边权之和。 2. **LCA(最近公共祖先)**:路径必经两节点的最近公共祖先。设 $dist[u]$ 表示根节点到 $u$ 的路径长度,则两点间距离公式为: $$dist(u, v) = dist[u] + dist[v] - 2 \cdot dist[LCA(u, v)]$$ 3. **倍增法求LCA**:通过预处理每个节点向上跳 $2^k$ 步的祖先,实现 $O(\log n)$ 时间复杂度的查询。 --- #### 解决步骤 **1. 树的存储与预处理** - **邻接表存树**:记录每个节点的相邻节点及边权。 - **DFS/BFS预处理**: - 计算每个节点的深度 $depth[u]$ 和到根节点距离 $dist[u]$。 - 构建倍增表 $up[u][k]$,表示节点 $u$ 向上跳 $2^k$ 步的祖先。 **2. LCA查询实现** - **调整深度对齐**:将较深节点上跳至与另一节点同深度。 - **同步上跳找LCA**:从最大步长开始尝试,若祖先不同则上跳,直至找到共同祖先。 **3. 距离计算** - 根据公式直接计算,无需实际遍历路径。 --- #### 复杂度分析 - **预处理**:DFS/BFS遍历 $O(N)$,倍增表构建 $O(N \log N)$。 - **单次查询**:$O(\log N)$。 - **总复杂度**:$O(N \log N + M \log N)$,适用于 $N \leq 4 \times 10^4$ 和 $M \leq 10^4$ 的规模。 --- #### 关键实现细节 1. **根节点选择**:通常选择 $1$ 号节点为根,需保证树连通。 2. **输入处理**:忽略无关的方向信息,按无向边构建邻接表。 3. **倍增表初始化**: - $up[u][0]$ 直接父节点。 - 递推公式:$up[u][k] = up[ up[u][k-1] ][k-1]$。 4. **边界条件**: - 查询的两个节点相同时,距离为 $0$。 - 节点为对方祖先时需正确触发上跳终止条件。 --- #### 示例说明 **输入**: ``` 7 6 1 6 13 E 6 3 9 E 3 5 7 S 4 1 3 N 2 4 20 W 4 7 2 S 3 1 6 1 4 2 6 ``` **处理过程**: 1. 建树后,根为 $1$,计算各节点 $dist$ 值。 2. 查询 $2$ 和 $6$: - LCA(2,6) 为 $4$。 - 距离 = $dist[2] + dist[6] - 2 \cdot dist[4] = 3 + 13 - 2 \cdot 3 = 16$。 --- #### 总结 POJ1986 是经典的LCA应用问题,通过结合倍增法和前缀和,能够高效处理树上的路径查询。需注意树的存储、预处理细节及边界条件,代码实现时可选择DFS或BFS进行初始化。
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