HDU-3605 Escape

本文介绍了一种使用网络流算法解决特定星球移民问题的方法。面对地球即将无法居住的情况,需要将人类迁移到其他适合居住的星球。通过将人群按宜居星球分类并建立网络流模型,解决了是否能成功迁移的问题。

题目大意:

在地球上有n个人,但是地球快要game over了,所以这n个人要去别的星球生存,有m个适宜居住的星球,然后每个人对这m个星球都有一个适宜度,1代表适宜,0代表不适宜,最后给出m个星球每个能容纳多少人,问你这m个星球能否让这n个人搬去住

解题思路:

这是一道网络流的题,据说可以用二分图匹配来做,(萌新还没搞二分图

第一个思路:每个人与每个星球建图。这样TLE,MLE拿好不谢

第二个思路:先计算每个星球有多少人可以去,再与每个星球能容纳多少人比较。这样标准姿势的wa

第三个思路:有最多十个星球,这样把所有能去相同星球的人归为一类,比如a是0 0 0 0 1 0 0 0 1 1,b也是0 0 0 0 1 0 0 0 1 1,这样a和b是同一类,这样可以把10w个人分为最多1024类,然后这1024类分别与各个能够去的星球建图,设置超级源点和超级汇点,然后裸网络流,搞,ac

代码:

#include <map>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>
using namespace std;
#define Min(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))

typedef struct node{
    int to, cap, rev;
    node(int a = 0, int b = 0, int c = 0){
        to = a; cap = b; rev = c;
    }
}Edge;

const int maxn = 15;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int a[maxn];
bool vis[2000];
vector<Edge> vec[2000];

void add(int from, int to, int cap){
    vec[from].push_back(Edge(to, cap, vec[to].size()));
    vec[to].push_back(Edge(from, 0, vec[from].size() - 1));
}
int dfs(int u, int v, int f){
    if(u == v) return f;
    vis[u] = 1;
    int len = vec[u].size();
    for(int i = 0; i < len; ++i){
        Edge &e = vec[u][i];
        if(!vis[e.to] && e.cap > 0){
            int d = dfs(e.to, v, Min(f, e.cap));
            if(d > 0){
                e.cap -= d;
                vec[e.to][e.rev].cap += d;
                return d;
            }
        }
    }
    return 0;
}
bool solve(int s, int t, int n){
    int flow = 0;
    while(true){
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        int d = dfs(s, t, INF);
        if(d == 0){
            if(flow == n) return 1;
            else return 0;
        }
        flow += d;
    }
}
int main(){
    int n, m, st, tt, val;
    while(~scanf("%d%d", &n, &m)){
        memset(a, 0, sizeof(a));
        map<int, int> mp; mp.clear();
        for(int i = 0; i < 2000; ++i) vec[i].clear();
        for(int i = 0; i < n; ++i){
            st = 0;
            for(int j = 0; j < m; ++j){
                st <<= 1;
                scanf("%d", &val);
                st |= val;
            }
            mp[st] += 1;
        }
        for(int i = 0; i < m; ++i){
            scanf("%d", &a[i]);
        }

        int status = (1 << m);
        for(int i = 1; i < (1 << m); ++i){
            if(mp[i] == 0) continue;
            st = i; val = mp[i]; tt = 0;
            add(0, i, val);
            while(st){
                if(st & 1) add(i, status + tt, val);
                st >>= 1;
                ++tt;
            }
        }

        for(int i = 0; i < m; ++i){
            add(status + i, status + m, a[i]);
        }

        if(solve(0, status + m, n)) puts("YES");
        else puts("NO");
    }
    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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