【POJ3422】Kaka's Matrix Travels【费用流】

本文介绍了解决POJ 3422问题的方法,该问题涉及通过费用流算法来处理多次传纸条的情况,并确保相同路径不被重复计分。文章详细解释了如何通过节点拆分和边连接策略来实现这一目标。

题目大意:

题目链接:http://poj.org/problem?id=3422
k k k次传纸条。
传纸条问题都不知道的话那我也就没办法了。
真香


思路:

k k k次传纸条也是一个比较经典的题目。它的解法是费用流。
如果重复经过的格子是重复计分的,那么就是一个很裸的费用流了(其实答案就是一次传纸条 × k \times k ×k),着重思考如何处理“重复的格子不重复计分”。
那么显然是需要拆点的。把每一个点 a a a拆成 a 1 a_1 a1 a 2 a_2 a2,分别表示入点和出点。
考虑如何在这两个点之间连边。显然,这两个点中间一共要连 k k k条边,因为最多会经过 k k k次。但是只有其中1条边是有费用的,其他 k − 1 k-1 k1条边都是没有费用的。
那么显然要在 a 1 , a 2 a_1,a_2 a1,a2之间连两种边:

  • 一条流量为1,费用为这个格子的权值的边
  • 一条流量为 k − 1 k-1 k1费用为0的边

这样就可以有效解决重复的格子不重复计分的问题了。
接下来的连边就非常显然了。

  • S → 1 1 S\to1_1 S11(点1的入点),流量 m m m,费用0
  • n 2 2 → T {n^2}_2\to T n22T(最后一个点的出点,总共有 n 2 n^2 n2个点),流量 m m m,费用0
  • i 2 → ( i + n ) 1 i_2\to (i+n)_1 i2(i+n)1,流量 m m m,费用0
  • i 2 → ( i + 1 ) 1 i_2\to (i+1)_1 i2(i+1)1,流量 m m m,费用0

跑最大费用最大流就可以了。


代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;

const int N=5010,M=200010;
int n,m,x,S,T,tot=1,head[N],dis[N],pre[N];
bool vis[N];

struct edge
{
	int next,to,flow,cost,from;
}e[M];

void add(int from,int to,int flow,int cost)
{
	e[++tot].to=to;
	e[tot].from=from;
	e[tot].flow=flow;
	e[tot].cost=cost;
	e[tot].next=head[from];
	head[from]=tot;
}

bool spfa()  //费用流模板(spfa,addflow,mcmf)
{
	memset(dis,0xcf,sizeof(dis));
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	memset(pre,0,sizeof(pre));
	dis[S]=0,vis[S]=1;
	queue<int> q;
	q.push(S);
	while (q.size())
	{
		int u=q.front(),v;
		q.pop();
		vis[u]=0;
		for (int i=head[u];~i;i=e[i].next)
		{
			v=e[i].to;
			if (e[i].flow&&dis[v]<dis[u]+e[i].cost)
			{
				dis[v]=dis[u]+e[i].cost;
				pre[v]=i;
				if (!vis[v])
				{
					vis[v]=1;
					q.push(v);
				}
			}
		}
	}
	return dis[T]>0;
}

int addflow()
{
	int minflow=0x3f3f3f3f;
	for (int i=T;i!=S;i=e[pre[i]].from)
		minflow=min(minflow,e[pre[i]].flow);
	for (int i=T;i!=S;i=e[pre[i]].from)
	{
		e[pre[i]].flow-=minflow;
		e[pre[i]^1].flow+=minflow;
	}
	return minflow*dis[T];
}

int mcmf()
{
	int cost=0;
	while (spfa())
		cost+=addflow();
	return cost;
}

int main()
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for (int i=1;i<=n*n;i++)
	{
		scanf("%d",&x);
		add(i,i+n*n,1,x);
		add(i+n*n,i,0,-x);
		add(i,i+n*n,m-1,0);
		add(i+n*n,i,0,0);
		if (i+n<=n*n)
		{
			add(i+n*n,i+n,m,0);
			add(i+n,i+n*n,0,0);
		}
		if (i%n)
		{
			add(i+n*n,i+1,m,0);
			add(i+1,i+n*n,0,0);
		}
	}
	S=n*n*2+1;
	T=n*n*2+2;
	add(S,1,m,0);
	add(1,S,0,0);
	add(n*n*2,T,m,0);
	add(T,n*n*2,0,0);
	printf("%d",mcmf());
	return 0;
}
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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