POJ Cow Marathon(树的直径)

本文介绍了一种使用树形动态规划求解树直径的有效算法。通过递归地访问每个节点,更新直径值,最终得到整棵树的最大路径长度。代码实现了初始化、添加边和动态规划过程,适用于解决树结构中的直径问题。
/*
问题:求树的直径
方法:树形DP
*/
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 5e4 + 5;
struct edge {
    int to, nex, wi;
} es[N << 1];
bool vis[N];
int head[N], dis[N], c, diameter;
inline void add(int x, int y, int w) {
    c += 1;
    es[c].to = y;
    es[c].nex = head[x];
    es[c].wi = w;
    head[x] = c;
}
void init(int n) {
    c = diameter = 0;
    for(int i = 0; i <= n; i += 1) {
        head[i] = -1;
        vis[i] = false;
        dis[i] = 0;
    }
}
void dp(int u) {
    vis[u] = true;
    for(int i = head[u]; i != -1; i = es[i].nex) {
        int to = es[i].to;
        if(vis[to]) continue;
        dp(to);
        diameter = max(diameter, dis[u] + dis[to] + es[i].wi);
        dis[u] = max(dis[u], dis[to] + es[i].wi);
    }
}
int main() {
    int v, e, x, y, wi;
    char c;
    while(~scanf("%d%d", &v, &e)) {
        init(v);
        for(int i = 0; i < e; i += 1) {
            scanf("%d %d %d %c", &x, &y, &wi, &c);
            add(x, y, wi);
            add(y, x, wi);
        }
        dp(1);
        printf("%d\n", diameter);
    }
    return 0;
}

 

### 解题思路 POJ 3613 Cow Relays 问题要求计算在给定的图中,从起点到终点恰好经过 $k$ 条边的最短路径。常规的暴力解法,即每次走一步更新最短路径,时间复杂度为 $O(k * n^3)$,效率较低。可利用二进制思想和矩阵快速幂的方法,将时间复杂度优化到 $O(logK * n^3)$ [^2]。 具体思路如下: 1. **图的表示**:使用邻接矩阵来表示图,矩阵中的元素 `mat[i][j]` 表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短距离,初始值设为无穷大 `INF`。 2. **矩阵乘法的定义**:普通矩阵乘法是对应元素相乘再相加,而这里定义的矩阵乘法是对应元素相加再取最小值。即 `C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j])`,表示从节点 `i` 经过节点 `k` 到节点 `j` 的最短距离。 3. **矩阵快速幂**:通过不断地将矩阵自乘,利用二进制的思想,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **节点编号映射**:由于节点编号可能不连续,使用一个数组 `f` 来将原始节点编号映射到连续的编号,方便矩阵操作。 ### 代码实现 以下是实现该算法的 C++ 代码: ```cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define INF ((1<<30)-1) int n; struct matrix { int mat[201][201]; matrix() { for(int i = 0; i < 201; i++) for(int j = 0; j < 201; j++) mat[i][j] = INF; } }; int f[2001]; matrix mul(matrix A, matrix B) { matrix C; int i, j, k; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= n; j++) { for(k = 1; k <= n; k++) { C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j]); } } } return C; } matrix powmul(matrix A, int k) { matrix B; for(int i = 1; i <= n; i++) B.mat[i][i] = 0; while(k) { if(k & 1) B = mul(B, A); A = mul(A, A); k >>= 1; } return B; } int main() { matrix A; int k, t, s, e, a, b, c; scanf("%d%d%d%d", &k, &t, &s, &e); int num = 1; while(t--) { scanf("%d%d%d", &c, &a, &b); if(f[a] == 0) f[a] = num++; if(f[b] == 0) f[b] = num++; A.mat[f[a]][f[b]] = A.mat[f[b]][f[a]] = c; } n = num - 1; A = powmul(A, k); cout << A.mat[f[s]][f[e]] << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体 `matrix`**:定义了一个矩阵结构体,用于存储图的邻接矩阵,构造函数将矩阵元素初始化为无穷大。 2. **函数 `mul`**:实现了自定义的矩阵乘法,计算两个矩阵相乘的结果。 3. **函数 `powmul`**:实现了矩阵快速幂,通过不断地将矩阵自乘,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **主函数 `main`**:读取输入数据,将节点编号映射到连续的编号,初始化邻接矩阵,调用 `powmul` 函数计算经过 $k$ 条边的最短路径矩阵,最后输出从起点到终点的最短距离。
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