HDU1565 方格取数(1) 网络流

本文介绍了一种利用二分图和最小割算法解决最大点独立集问题的方法。通过构建特殊的二分图并求解最小点权覆盖集,进而找到问题的最优解。文章详细展示了如何使用Dinic算法实现这一过程。
//将问题转化为最小割,首先采用奇偶建立二分图,
//最大点独立集=总权-最小点权覆盖集
//二分图最小点权覆盖:从x或y中选取一些点,使这些点覆盖所有的边,
//并且选出来的点权值和最小
#include <map>
#include <set>
#include <stack>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define inf -0x3f3f3f3f
#define lson k<<1, L, mid
#define rson k<<1|1, mid+1, R
#define mem0(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define mem1(a) memset(a,-1,sizeof(a))
#define mem(a, b) memset(a, b, sizeof(a))
typedef long long ll;
const int maxn=1000 + 10;

struct Edge{
    int from,to,cap,flow;
    Edge(int u,int v,int c,int f):from(u),to(v),cap(c),flow(f){}
};


struct Dinic{
    int n,m,s,t;                        //结点数,边数(包括反相弧),源点编号和汇点编号
    vector<Edge>edges;                  //边表,edges[e]和edges[e^1]互为反相弧
    vector<int>G[maxn];                 //邻接表,G[i][j]表示结点i的第j条边在e数组中的序号
    bool vis[maxn];                     //BFS使用
    int d[maxn];                        //从起点到i的距离
    int cur[maxn];                      //当前弧下标
    void AddEdge(int from,int to,int cap){
        edges.push_back(Edge(from,to,cap,0));
        edges.push_back(Edge(to,from,0,0));
        m=edges.size();
        G[from].push_back(m-2);
        G[to].push_back(m-1);
    }

    void init(int n){
        this->n=n;
        for(int i=0;i<=n;i++)
            G[i].clear();
        edges.clear();
    }

    bool BFS(){
        mem0(vis);
        queue<int>Q;
        Q.push(s);
        d[s]=0;
        vis[s]=1;
        while(!Q.empty()){
            int x=Q.front();
            Q.pop();
            for(int i=0;i<G[x].size();i++){                 //只考虑残量网络中的弧
                Edge& e=edges[G[x][i]];
                if(!vis[e.to]&&e.cap>e.flow){
                    vis[e.to]=1;
                    d[e.to]=d[x]+1;
                    Q.push(e.to);
                }
            }
        }
        return vis[t];
    }

    ll DFS(int x,int a){
        if(x==t||a==0)
            return a;
        ll flow=0,f;
        for(int& i=cur[x];i<G[x].size();i++){
            Edge& e=edges[G[x][i]];
            if(d[x]+1==d[e.to]&&(f=DFS(e.to,min(a,e.cap-e.flow)))>0){
                e.flow+=f;
                edges[G[x][i]^1].flow-=f;
                flow+=f;
                a-=f;
                if(a==0)
                    break;
            }
        }
        return flow;
    }

    ll Maxflow(int s,int t){
        this->s=s;
        this->t=t;
        ll flow=0;
        while(BFS()){
            mem0(cur);
            flow+=DFS(s,INF);
        }
        return flow;
    }
};
Dinic solve;
int mp[21][21];

int main(){
    int x,y,z;
    int n,m;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        solve.init(n*n+1);                      //初始化不要错误
        int sum=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++){
                scanf("%d",&mp[i][j]);
                if((i+j)%2==0){
                    solve.AddEdge(0,(i-1)*n+j,mp[i][j]);
                }
                else
                    solve.AddEdge((i-1)*n+j,n*n+1,mp[i][j]);
                sum+=mp[i][j];
            }
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++){
                if((i+j)%2==0){
                    if(i-1>=1){
                        solve.AddEdge((i-1)*n+j,(i-2)*n+j,INF);
                    }
                    if(i+1<=n){
                        solve.AddEdge((i-1)*n+j,i*n+j,INF);
                    }
                    if(j-1>=1){
                        solve.AddEdge((i-1)*n+j,(i-1)*n+j-1,INF);
                    }
                    if(j+1<=n)
                        solve.AddEdge((i-1)*n+j,(i-1)*n+j+1,INF);
                }
            }
        ll tmp=solve.Maxflow(0,n*n+1);
        printf("%d\n",sum-tmp);
    }
    return 0;
}

### HDU1565 方格 动态规划 解题思路 对于给定的一个 \( n \times n \) 的棋盘,其中每个格子内含有一个非负值。目标是从这些格子里选一些,使得任何两个被选中的所在的位置没有公共边界(即它们不是上下左右相邻),并且使选出的之和尽可能大。 #### 构建状态转移方程 为了实现这一目的,可以定义二维组 `dp` 来存储到达某位置的最大累积值: - 设 `dp[i][j]` 表示当考虑到第 i 行 j 列时能够获得的最大价值。 初始化阶段,设置第一行的据作为基础情况处理;之后通过遍历整个矩阵来更新每一个可能的状态。具体来说,在计算某个特定单元 `(i, j)` 处的结果之前,应该先考察其上方以及左上角、右上角三个方向上的元素是否已经被访问过,并据此调整当前节点所能达到的最佳得分[^1]。 ```cpp for (int i = 0; i < N; ++i){ for (int j = 0; j < M; ++j){ dp[i][j] = grid[i][j]; // 上面一排的情况 if(i > 0 && !conflict(i,j,i-1,j)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] + grid[i][j]); // 左斜线方向 if(i > 0 && j > 0 && !conflict(i,j,i-1,j-1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-1] + grid[i][j]); // 右斜线方向 if(i > 0 && j+1 < M && !conflict(i,j,i-1,j+1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j+1] + grid[i][j]); } } ``` 这里需要注意的是冲突检测函 `conflict()` ,用于判断两格之间是否存在直接连接关系。如果存在,则不允许同时选择这两格内的字相加到路径之中去。 #### 寻找最优解 最终的答案将是最后一行中所有列的最大值之一,因为这代表了从起点出发直到终点结束可以获得的最大收益。可以通过简单的循环找到这个最大值并返回它作为结果输出。 ```cpp // 找到最后一行的最大值 __int64 result = 0; for(int col = 0; col < M; ++col) { result = max(result, dp[N-1][col]); } cout << "Maximum sum is: " << result << endl; ``` 上述方法利用了动态规划的思想有效地解决了该问题,时间复杂度大约为 O(n*m),空间复杂度同样决于输入规模大小。
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