P1948 [USACO08JAN] Telephone Lines S

文章介绍了在给定图中,如何通过构建分层图并利用Dijkstra算法,结合边权的单调性,采用二分查找策略来决策如何选择k条代价为0的边的问题解法。

Here

典中之典!!

解题思路
  • 可选k条边代价为0
  • 如何决策?

 1.

  • 将到当前位置选择了几条代价为0的边放入状态,即dis[u][cnt],Node(u,cnt,dis)
  • 若当前状态选的边数小于k,则可以进行决策,是否选择当前边,
  • 若选,则cnt+1,dis+0,否则cnt,Math.max(dis,w_{u->v})
  • 若当前状态选的边数等于k,则只能cnt,Math.max(dis,w_{u->v})

2.

  • 考虑分层图,建k层
  • (实际上就是将上一种方法中多一维记录cnt来区别状态),改为用点的标号区分)
  • 对于每条边,ii+1层连一条相同但代价为0的边
  • 同层连代价为
### USACO P2035 iCow 题目解析 #### 问题描述 Farmer John 购买了一台新的 MP3 播放器 iCow,其中存储了 N (1 ≤ N ≤ 1,000) 首歌曲,每首歌都有一个初始权值 Ri (1 ≤ Ri ≤ 10,000)[^4]。播放顺序由 FJ 设计的独特算法决定: - 下一首播放的是当前所有未播放过的歌曲中权值最高的那一首;若有多个最高权值,则选择编号最小的一首。 - 当某首歌曲播放完成后,其权值会均匀分配给其余 N − 1 首歌曲,并将其自身的权值设为零。 - 如果该歌曲的权值不能被 N − 1 整除,则剩余部分将以 1 单位的形式依次给予排名靠前但尚未获得额外权重的歌曲。 任务是求出按照上述规则最先播放的 T (1 ≤ T ≤ 1000) 首歌曲的具体情况。 #### 解决方案思路 为了模拟这个过程并找到最开始播放的 T 首歌曲,可以采用优先队列(最大堆)来管理待播列表及其对应的权重。每次取出具有最大权重的元素作为即将播放的对象,在更新其他成员的新权重之后重新加入到队列当中继续循环直至达到所需次数为止。 具体步骤如下: - 初始化数据结构:创建一个包含所有歌曲 ID 和它们各自起始分数的最大堆; - 输出此目标的信息; - 更新剩余项目的得分并将已处理项移回至集合内等待下次轮转; 下面给出完整的 C++ 实现代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; struct Song { int id; long score; }; bool operator<(const Song& a, const Song& b){ return !(a.score > b.score || (a.score == b.score && a.id < b.id)); } int main(){ priority_queue<Song> pq; int n,t,r; cin>>n>>t; for(int i=1;i<=n;++i){ cin >> r; pq.push({i,r}); } while(t--){ auto top_song=pq.top(); cout<<top_song.id<<"\n"; vector<int> remainders; pq.pop(); if(top_song.score%(n-1)!=0){ for(int j=0;j<top_song.score%(n-1);++j) remainders.push_back(j); } while(!pq.empty()){ Song current = pq.top(); pq.pop(); current.score += top_song.score/(n-1); if (!remainders.empty()) { current.score++; remainders.erase(remainders.begin()); } pq.push(current); } // Reinsert the played song with zero points back into queue. pq.push({top_song.id, 0}); } } ```
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