P4251 [SCOI2015]小凸玩矩阵

本文介绍了解决SCOI2015竞赛题目“小凸玩矩阵”的算法思路。通过构建二分图并利用最大匹配算法来找出符合条件的解,最终确定最优值。文章详细展示了算法实现过程及核心代码。

P4251 [SCOI2015]小凸玩矩阵

比较有思维含量的二分图

大概一眼看出二分

对于一个mid,我们先把每一个value小于mid的数字导出来

其实选一个数字在二分图中就是将行和列匹配起来

那么就很好办了,check一个mid和不合法,我们只要二分图最大匹配一下,答案如果>=min(n,m)-k+1即可

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define re register 
#define il inline 
struct node{
    int x,y;
    int val;
};
const int N=305;
const int M=500005;
int n,m,k;
int s[N][N];
int l=1,r,ans;
node a[N*N+100];
int c[N][N];
int sx[N],sy[N],us[N]; 
il bool cmp(node x,node y){
    return x.val<y.val;
}
il bool work(int u){
    //cout<<u<<endl;
    for(re int v=1;v<=m;v++){
        if(c[u][v]&&!us[v]){
            us[v]=1;
            if(sy[v]==-1||work(sy[v])){
                sx[u]=v;
                sy[v]=u;
                return 1;
            }
        }
    } 
    return 0;
}
il int check(int x){
    int sum=0;
    memset(c,0,sizeof(c));
    memset(sx,-1,sizeof(sx));
    memset(sy,-1,sizeof(sy));
    for(re int i=1;i<=n;i++){
        for(re int j=1;j<=m;j++){
            if(s[i][j]>x) continue;
            c[i][j]=1;
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        memset(us,0,sizeof(us));
        sum+=work(i);
    }
    return sum;
}
int main(){
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    for(re int i=1;i<=n;i++){
        for(re int j=1;j<=m;j++){
            scanf("%d",&s[i][j]);
            a[(i-1)*m+j].val=s[i][j];
            a[(i-1)*m+j].x=i;
            a[(i-1)*m+j].y=j;
        }
    }
    sort(a+1,a+n*m+1,cmp);
    r=1e9;
    /*
    for(re int i=1;i<=n*m;i++){
        printf("%d ",a[i]);
    }
    
    printf("\n");
    
    */
    while(l<=r){
        //cout<<l<<" "<<r<<endl;
        int mid=(l+r)>>1;
        if(check(mid)>=n-k+1) ans=mid,r=mid-1;
        else l=mid+1;
    }
    printf("%d\n",ans); 
    return 0;
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/QYJ060604/p/11519336.html

### 关于SCOI2008 P2476 着色方案的题解 #### 动态规划与状态压缩的应用 此问题的核心在于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 和状态压缩技术的结合应用。题目要求计算给定长度的颜色序列的不同染色方案数,其中某些位置可能已经预设颜色[^3]。 为了高效解决该问题,可以定义一个三维的状态转移方程 `dp[i][j][k]` 表示前 i 个格子被涂成 j 种不同颜色,并且第 i 个格子的颜色为 k 的情况下有多少种合法的染色方式。然而由于直接实现这种三维数组可能会超出内存限制,因此可以通过滚动数组优化或者进一步简化状态表示来降低空间复杂度[^3]。 另外一种更优美的方法是利用位运算来进行状态压缩。具体来说,我们可以用一个整数 S 来代表当前已经被使用的颜色集合(即每一位对应一种颜色),从而将原本复杂的多维 dp 数组转化为二维甚至一维的形式以便更好地管理资源并提高效率[^3]。 以下是基于上述思路的一个 Python 实现例子: ```python MOD = int(1e9 + 7) def solve(n, m, fixed_colors): # 初始化DP表 prev_dp = [0]*(1<<m) curr_dp = [0]*(1<<m) for mask in range(1 << m): count = bin(mask).count('1') if not any(fixed_colors[i]-1 & mask != 0 for i in range(len(fixed_colors))): prev_dp[mask] = pow(m-count,m-1)%MOD res= sum(prev_dp) % MOD return res # 输入处理部分省略... print(solve(n, m, fixed_colors)) ``` 以上代码片段展示了如何通过状态压缩技巧减少存储需求的同时完成有效的状态转移操作[^3]。 #### 注意事项 需要注意的是,在实际编码过程中还需要考虑边界条件以及模运算带来的影响等问题;此外对于大规模数据输入情况下的性能调优也是不可忽视的一环[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值