HDU-2437

题意:给出一个带有n个节点和m条单向路径的图,保证图里没有回环,从s点出发,找到一条路径的终点的属性为‘P’,并且路径的长度要能够整除k。

注意:路径要找最短的,如果有不止一条最短路径,那就选择终点编号最小的。


思路:用BFS和DFS都可以做,但剪枝的方法是一样的,用一个1000*1000的数组来保存当在节点i时已走距离j模上k的最小值,即min[i][j%k],当已走距离大于min[i][j%k]时就可以返回。


这题的时间卡的非常紧,用DFS写时写成:

void DFS(){

if(剪枝 == true) return;

for(i=0;i<size;i++) DFS();

}

就会超时,应写成:

void DFS(){

for(i=0;i<size;i++){

if(剪枝 != true) DFS();

}

}

才不会超时,因为函数的递归也要时间,而下面这种写法则省去了大量剪枝时递归的时间。


#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;

struct node{
    int x,y;
};

int n,k,pos,MIN;
vector<node> map[1005];
char jer[1005],f;
int F[1005][1005];

void DFS(int now,int v){
    if(jer[now] == 'P' && v%k == 0){
        if(v<MIN || MIN==-1){
            MIN = v;
            pos = now;
            f = 0;
        }
        else if(v==MIN && now<pos) pos = now;
        return;
    }
    int size = map[now].size();
    for(int i=0;i<size;i++){
        int noww = map[now].at(i).x;
        int vv = v+map[now].at(i).y;
        if(F[noww][vv%k]==-1 || vv<F[noww][vv%k]){
            F[noww][vv%k] = v;
            DFS(noww,vv);
        }
    }
}

int main(){
    node temp;
    int m,s,T,t,i,a,b,c;
    scanf("%d",&t);
    T = t;
    while(t--){
        scanf("%d%d%d%d%s",&n,&m,&s,&k,&jer[1]);
        for(i=0;i<=n;i++) map[i].clear();
        for(i=0;i<m;i++){
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            temp.x = b;
            temp.y = c;
            map[a].push_back(temp);
        }
        memset(F,-1,sizeof(F));
        MIN = -1;
        f = 1;
        DFS(s,0);
        printf("Case %d: ",T-t);
        if(f) printf("-1 -1\n");
        else printf("%d %d\n",MIN,pos);
    }
    return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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