【题解】洛谷P1828 香甜的黄油(最短路)

本文对比了三种不同的最短路径算法:SPFA、Floyd和Dijkstra,在解决一个具体问题时的表现。通过枚举起点来寻找最优解,并详细展示了每种算法的实现代码。

几乎是一道模板的最短路问题,但我们为了记录答案的最小值,可以暴力枚举从1-n作为出发点,记录下每个牧场有多少头奶牛,然后求最短路,答案就是1-n号牧场最短路*该牧场奶牛数量之和,不断取最小值就行。这道题在洛谷上用spfa可以AC,用floyd会TLE 3个点,用不加优化dijkstra也许会TLE 3个,这里把三个代码都贴上来,以供参考。

AC 100:spfa

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=810;
const int maxm=1460;
int n,p,m;
int head[maxn],nnext[maxm*2],to[maxm*2],length[maxm*2],team[maxn],dis[maxn];
int tot,cow[510],cnt[maxn],s=0,t=0;
bool b[maxn];
int ans=1e9,q=0;
void add(int x,int y,int l)
{
	tot++;
	nnext[tot]=head[x];
	head[x]=tot;
	to[tot]=y;
	length[tot]=l;
}
void spfa(int x)
{
	memset(team,0,sizeof(team));
	memset(b,false,sizeof(b));
	q=0,s=0,t=0;
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		dis[i]=1e9;
	}dis[x]=0;
	
	team[t]=x;
	t++;
	b[x]=true;
	
	while(s!=t)
	{
		int now=team[s];
		s++;
		s%=p;
		b[now]=false;
		for(int i=head[now];i;i=nnext[i])
		{
			int y=to[i];
			if(dis[y]>dis[now]+length[i])
			{
				dis[y]=dis[now]+length[i];
				if(b[y]==false)
				{
					team[t]=y;
					t++;
					t%=p;
					b[y]=true;
				}
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		if(cnt[i]!=0)
		{
			q+=dis[i]*cnt[i];
		}	
		//cout<<dis[i]<<' '<<cnt[i]<<endl;
	}
	ans=min(ans,q);
	
}
int main()
{
	cin>>n>>p>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>cow[i];
		cnt[cow[i]]++;
	}
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y,z;
		cin>>x>>y>>z;
		add(x,y,z);
		add(y,x,z);
	}
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		spfa(i);
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

 

70分 Floyd:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
using namespace std;
const int maxn=810;
const int maxm=1460;
int cow[510],cnt[maxn],dis[maxn][maxn];
int n,p,m,ans=1e9,q=0;
void floyd(int x)
{
	q=0;
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		q+=dis[x][i]*cnt[i];
	}
	ans=min(ans,q);
}
int main()
{
	cin>>n>>p>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>cow[i];
		cnt[cow[i]]++;
	}
	for(int i=1;i<=p;i++)
		for(int j=1;j<=p;j++)
			if(i==j) dis[i][j]=0;
			else dis[i][j]=1e9;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y,z;
		cin>>x>>y>>z;
		dis[x][y]=z;
		dis[y][x]=z;
	}
	for(int k=1;k<=p;k++)
		for(int i=1;i<=p;i++)
			for(int j=1;j<=p;j++)
				dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]);
	
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		floyd(i);
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

 

70分dijkstra:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=810;
const int maxm=1460;
int dis[maxn],cow[510],cnt[maxn];
bool b[maxn];
int e[maxn][maxn];
int ans=1e9,q=0,minn,u;
int n,m,p;
void dijkstra(int x)
{
	q=0;
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		dis[i]=e[x][i];
	//	cout<<dis[i]<<' ';
	}
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		b[i]=false;
	}b[x]=true;
	for(int i=1;i<=p-1;i++)
	{
		minn=1e9;
		for(int j=1;j<=p;j++)
		{
			if(b[j]==false&&dis[j]<minn)
			{
				minn=dis[j];
				u=j;
			}
		}
		b[u]=true;
		//cout<<u<<endl;
		for(int v=1;v<=p;v++)
		{
			dis[v]=min(dis[v],dis[u]+e[u][v]);
		}
	}
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		q+=dis[i]*cnt[i];
	}
	ans=min(ans,q);
}
int main()
{
	cin>>n>>p>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>cow[i];
		cnt[cow[i]]++;
	}
	
	for(int i=1;i<=p;i++)
		for(int j=1;j<=p;j++)
			if(i==j) e[i][j]=0;
			else e[i][j]=1e9;
			
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y,z;
		cin>>x>>y>>z;
		e[x][y]=z;
		e[y][x]=z;
	}
	
	for(int i=1;i<=p;i++)
	{
		dijkstra(i);
	}
	
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
} 

 

### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是一道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的大价值,其中 j 是后一次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合一维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某一点所需小代价或者大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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