[JZOJ3736]数学题

本文探讨了一种解决向量问题的算法,当两向量夹角大于60度时,答案取决于向量模长的最小值。文中通过变换操作确保找到最优解,并给出实现代码。

题目大意

这里写图片描述

神题

这就是一道论文题,嗯。。
两个向量夹角大于60度,肯定答案会取两个向量模长的较小值。
这里写图片描述
接下来的变换部分也不是很想自己写
结论2. (a, b)所对应的答案,和(a, b + ka)一致,其中k为整数。
这里写图片描述
然后就这样做,复杂度不会证,不懂看代码也肯定懂了

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
typedef long long ll;
typedef double db;
db a;
db dis(ll x,ll y){
    return sqrt(x*x+y*y);
}
ll cross(ll x1,ll y1,ll x2,ll y2){
    return x1*y2-x2*y1;
}
ll dot(ll x1,ll y1,ll x2,ll y2){
    return x1*x2+y1*y2;
}
db getcos(ll x1,ll y1,ll x2,ll y2){
    return (db)dot(x1,y1,x2,y2)/(dis(x1,y1)*dis(x2,y2));
}
int main(){
    freopen("math.in","r",stdin);freopen("math.out","w",stdout);
    ll x1,y1,x2,y2,k;
    while (scanf("%lld%lld%lld%lld",&x1,&y1,&x2,&y2)!=EOF){
        if (cross(x1,y1,x2,y2)==0){
            printf("0\n");
            continue;
        }
        while (1){
            if (dis(x1,y1)>dis(x2,y2)){
                std::swap(x1,x2);
                std::swap(y1,y2);
            }
            a=getcos(x1,y1,x2,y2);
            if (a<0){
                x1=-x1;y1=-y1;
                continue;
            }
            if (a<0.5) break;
            k=dis(x2,y2)*a/dis(x1,y1)+0.5;
            x2-=k*x1;y2-=k*y1;
        }
        printf("%lld\n",std::min(x1*x1+y1*y1,x2*x2+y2*y2));
    }
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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