HDU 1569 方格取数(2)(最大独立集)

方格取数问题与最大流算法
本文探讨了一个经典的方格取数问题,通过奇偶染色将问题转化为求最大流问题。介绍了一种利用最大流算法解决该问题的方法,并提供了详细的C++代码实现。

方格取数(2)

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 7065    Accepted Submission(s): 2265


Problem Description
给你一个m*n的格子的棋盘,每个格子里面有一个非负数。
从中取出若干个数,使得任意的两个数所在的格子没有公共边,就是说所取数所在的2个格子不能相邻,并且取出的数的和最大。
 

Input
包括多个测试实例,每个测试实例包括2整数m,n和m*n个非负数(m<=50,n<=50)
 

Output
对于每个测试实例,输出可能取得的最大的和
 

Sample Input
3 3 75 15 21 75 15 28 34 70 5
 

Sample Output
188
 

题解:
根据点的坐标进行奇偶染色,若(i+j)%2==0则属于x集合,否则属于y集合,
建立一个源点与x集合连边,权值为点的数字大小,建立一个汇点,y与汇点
连边,权值为点的数字大小,x中的每个点与y中与它相临的点连边,权值为
无穷大。这样最大独立集=sum-最小顶点覆盖。
最小定点覆盖=最大匹配=最大流。
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<map>
#include<stack>
using namespace std;
#define ll long long 
const ll inf=1e18;
ll a[55][55],n,m;
ll level[5005],iter[5005];
struct node
{
	ll to,cap,rev;
};
vector<node>G[5005];
void add_edge(ll from,ll to,ll cap)
{
	node e;e.to=to,e.cap=cap,e.rev=G[to].size();
	G[from].push_back(e);
	e.to=from,e.cap=0,e.rev=G[from].size()-1;
	G[to].push_back(e);
}
void add()
{
	int n1=max(n,m);//为避免建立的点有重复这里让令i*max(n,m)
	for(ll i=1;i<=n;i++)
	{
		for(ll j=1;j<=m;j++)
		{
			if((i+j)&1)
			{
				add_edge(0,(i-1)*n1+j,a[i][j]);
				if(i>1)add_edge((i-1)*n1+j,(i-2)*n1+j,inf);
				if(i<n)add_edge((i-1)*n1+j,i*n1+j,inf);
				if(j>1)add_edge((i-1)*n1+j,(i-1)*n1+j-1,inf);
				if(j<m)add_edge((i-1)*n1+j,(i-1)*n1+j+1,inf);
			}
			else add_edge((i-1)*n1+j,n1*n1+1,a[i][j]);
		}
	}
}
void bfs(ll s)
{
	memset(level,-1,sizeof(level));
	level[s]=0;queue<ll>P;
	P.push(s);
	while(!P.empty())
	{
		ll v=P.front();P.pop();
		for(ll i=0;i<G[v].size();i++)
		{
			node e=G[v][i];
			if(e.cap>0&&level[e.to]<0)
			{
				level[e.to]=level[v]+1;
				P.push(e.to);
			}
		}
	}
}
ll dfs(ll v,ll t,ll f)
{
	if(v==t)return f;
	for(ll &i=iter[v];i<G[v].size();i++)
	{
		node &e=G[v][i];
		if(e.cap>0&&level[v]<level[e.to])
		{
			ll d=dfs(e.to,t,min(f,e.cap));
			if(d>0)
			{
				e.cap-=d;
				G[e.to][e.rev].cap+=d;
				return d;
			}
		}
	}
	return 0;
}
ll max_flow(ll s,ll t)
{
	ll flow=0;
	while(1)
	{
		bfs(s);
		if(level[t]<0)return flow;
		memset(iter,0,sizeof(iter));
		ll f;
		while((f=dfs(s,t,inf))>0)flow+=f;
	}
}
int main()
{
	while(~scanf("%lld%lld",&n,&m))
	{
		//if(n<m)swap(n,m);
		for(ll i=0;i<=5000;i++)G[i].clear();
		ll ans=0;
		for(ll i=1;i<=n;i++)
			for(ll j=1;j<=m;j++)
			{
				scanf("%lld",&a[i][j]);
				ans+=a[i][j];
			}
		add();
		printf("%lld\n",ans-max_flow(0,max(n,m)*max(n,m)+1));
	}
}

### 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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