hdu 5304 基尔霍夫矩阵

博客介绍了基尔霍夫矩阵在计算无向图生成树数量中的应用。根据Matrix-Tree定理,无向图的生成树数目等于其基尔霍夫矩阵的任一n-1阶主子式的绝对值。文章探讨了如何利用这一原理解决删边得到联通图的方案数问题,包括选n-1条边形成生成树和n条边形成带环树的情况。

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关于基尔霍夫矩阵:

*算法引入:
*给定一个无向图G,求它生成树的个数t(G);
*
*算法思想:
*(1)G的度数矩阵D[G]是一个n*n的矩阵,并且满足:当i≠j时,dij=0;当i=j时,dij等于vi的度数;
*(2)G的邻接矩阵A[G]是一个n*n的矩阵,并且满足:如果vi,vj之间有边直接相连,则aij=1,否则为0;
*定义图G的Kirchhoff矩阵C[G]为C[G]=D[G]-A[G];
*Matrix-Tree定理:G的所有不同的生成树的个数等于其Kirchhoff矩阵C[G]任何一个n-1阶主子式的行列式的绝对值;
*所谓n-1阶主子式,就是对于r(1≤r≤n),将C[G]的第r行,第r列同时去掉后得到的新矩阵,用Cr[G]表示;


思路:此题要求删掉m-n 条边得到联通图的方案数,相当于m条边选n条,得到联通图的方案数。

如果是选n-1条,那就是得到一个生成树。n条相当于在树上再加一条边,也就是有一个环的树。

那么就要枚举环,把环缩点,然后用基尔霍夫矩阵计算。

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 > File Name: hdu5304.cpp
 > Author: TechMonster
 > Mail: 928221136@qq.com
 > Created Time: 五  7/ 8 15:07:09 2016
 ************************************************************************/

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<string>
#include<math.h>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
template <class T1, class T2>inline void gmax(T1 &a, T2 b) { if (b>a)a = b; }
template <class T1, class T2>inline void gmin(T1 &a, T2 b) { if (b<a)a = b; }
#define ls (o<<1)
#define rs (o<<1|1)
#define MS(x,y) memset(x,y,sizeof(x))
#define MC(x, y) memcpy(x, y, sizeof(x))
typedef long long LL;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int N = 50010;
const LL M = 998244353ll;
template <class T1, class T2>inline void gadd(T1 &a, T2 b) {a += b; if(a > M) a%=M;}

int n,m;
int mp[16][16],top;
LL sum[70000],dp[16][70000];
LL Pow(LL x, LL n)
{
	LL ret = 1;
	while(n)
	{
		if(n&1) ret=ret*x%M;
		n>>=1;
		x = x*x%M;
	}
	return ret;
}
LL Gauss(LL C[][20],int n)//计算n阶行列式的绝对值 % mod
{
	LL ans=1ll;
	int flag=1;//行列交换的次数
	int i,j,k;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		if(C[i][i]==0)
		{
			for(j=i+1;j<n;j++)
				if(C[j][i])break;
			if(j==n)return 0;//某列的值全是0的ans=0;
			flag=!flag;
			for(int k=i;k<n;k++)
				swap(C[i][k],C[j][k]);//i和j行交换
		}
		ans=ans*C[i][i]%M;//对角线相乘
		LL x = Pow(C[i][i],M-2);//x为逆元
  
		for(k=i+1;k<n;k++)
			C[i][k]=C[i][k]*x%M;
  
  
		for(int j=i+1;j<n;j++)
			for(int k=i+1;k<n;k++)
			{
				C[j][k]=(C[j][k]-C[j][i]*C[i][k])%M;
				if(j==k)
					C[j][k]=(C[j][k]+M)%M;
			}
		for(k=i+1;k<n;k++)
			C[i][k]=C[i][k]*C[i][i]%M;
  
	}
	
	ans=(ans%M+M)%M;
	if(flag) return ans;
	else  return M-ans;
}
int getst(int x) {for(int i = 0; i < n; ++i) if(x & 1<<i) return i;return -1;}
int getnum(int x) {int ret = 0;while(x) x-=x&-x,ret++; return ret;}
void getCircle()
{
	MS(dp,0);MS(sum,0);
	top = 1<<n;
	for(int sta = 1; sta < top; ++sta)
	{
		int s = getst(sta), num = getnum(sta);
		if(num == 1) dp[s][sta] = 1;
		for(int e = s; e < n; ++e)
		{
			if(!dp[e][sta]) continue;
			for(int e2 = s+1; e2 < n; e2++)
			{
				if(sta & 1<<e2 || !mp[e][e2]) continue;
				gadd(dp[e2][sta | 1<<e2],dp[e][sta]);
			}
			if(num >= 3 && mp[e][s])
				gadd(sum[sta],dp[e][sta]);
		}
	}
}
int id[16];
LL C[20][20];
void solve()
{
	int u,v;
	MS(mp,0);
	for(int i = 0; i < m; ++i)
	{
		scanf("%d%d",&u,&v);
		u--,v--;
		mp[u][v] = mp[v][u] = 1;
	}
	getCircle();

	int cnt;
	LL ans = 0;
	for(int sta = 0; sta < top; ++sta)
	{
		MS(C,0);
		if(!sum[sta]) continue;
		cnt = 1;
		for(int i = 0; i < n; ++i)
			if(sta & 1<<i) id[i] = 0;
			else id[i] = cnt++;
		for(int i = 0; i < n; ++i)
			for(int j = 0; j < n; ++j)
			{
				if(id[i] != id[j] && mp[i][j])
				{
					C[id[i]][id[i]]++;
					C[id[i]][id[j]]--;
				}
			}
		gadd(ans,Gauss(C,cnt-1)*sum[sta]%M);
	}
	printf("%lld\n",ans*Pow(2,M-2)%M);
}
int main()
{
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
		solve();
	return 0;
}


### HDU 2544 题目分析 HDU 2544 是关于最短路径的经典问题,可以通过多种方法解决,其中包括基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 算法。以下是针对该问题的具体解答。 --- #### 基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 实现 Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法,适用于计算任意两点之间的最短路径。它的时间复杂度为 \( O(V^3) \),其中 \( V \) 表示节点的数量。对于本题中的数据规模 (\( N \leq 100 \)),此算法完全适用。 下面是具体的实现方式: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[105][105]; int n, m; void floyd() { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中间节点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始节点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 结束节点 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) { dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } } } } } int main() { while (cin >> n >> m && (n || m)) { // 初始化邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (i == j) dist[i][j] = 0; else dist[i][j] = INF; } } // 输入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = min(dist[u][v], w); dist[v][u] = min(dist[v][u], w); // 如果是有向图,则去掉这一行 } // 执行 Floyd-Warshall 算法 floyd(); // 输出起点到终点的最短距离 cout << (dist[1][n] >= INF ? -1 : dist[1][n]) << endl; } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **邻接矩阵初始化** 使用二维数组 `dist` 存储每一对节点间的最小距离。初始状态下,设所有节点对的距离为无穷大 (`INF`),而同一节点自身的距离为零[^4]。 2. **输入处理** 对于每条边 `(u, v)` 和权重 `w`,将其存储至邻接矩阵中,并取较小值以防止重边的影响[^4]。 3. **核心逻辑** Floyd-Warshall 的核心在于三重循环:依次尝试通过中间节点优化其他两节点间的距离关系。具体而言,若从节点 \( i \) 到 \( j \) 可经由 \( k \) 达成更优解,则更新对应位置的值[^4]。 4. **边界条件** 若最终得到的结果仍为无穷大(即无法连通),则返回 `-1`;否则输出实际距离[^4]。 --- #### 性能评估 由于题目限定 \( N \leq 100 \),因此 \( O(N^3) \) 的时间复杂度完全可以接受。此外,空间需求也较低,适合此类场景下的应用。 ---
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