BZOJ 1715: [Usaco2006 Dec]Wormholes 虫洞

本文介绍了一种使用SPFA算法进行负环检测的方法。通过实现SPFA算法,并设置节点更新次数阈值来判断是否存在负环。文章提供了一个完整的C++代码示例,包括节点更新计数和队列管理等关键部分。

spfa判断负环
当某一个点被更新次数n就表示有负环
直接spfa果上就好了

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define g getchar()
#define ll long long
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
inline ll read(){
    ll x=0,f=1;char ch=g;
    for(;ch<'0'||ch>'9';ch=g)if(ch=='-')f=-1;
    for(;ch>='0'&&ch<='9';ch=g)x=x*10+ch-'0';
    return x*f;
}
inline void out(ll x){
    int a[25],wei=0;
    if(x<0)putchar('-'),x=-x;
    for(;x;x/=10)a[++wei]=x%10;
    if(wei==0){puts("0");return;}
    for(int j=wei;j>=1;--j)putchar('0'+a[j]);
    putchar('\n');
}
struct re{int v,w,next;}ed[7005];
int dui[2500*500+5],dis[2505],n,head[2505],F,m,mm,e,inq[2505];
bool pd[2505],fl;
int clear(){
    memset(dis,inf,sizeof(dis));
    memset(inq,0,sizeof(inq));
    memset(pd,0,sizeof(pd));
    memset(head,0,sizeof(head));
    fl=0;e=0;
}
inline int ins(int x,int y,int w){ed[++e]=(re){y,w,head[x]};head[x]=e;}
int spfa(int x){
    int tou=1,wei=1;
    dui[1]=x;
    if(inq[x])return 0;
    memset(inq,0,sizeof(inq));
    memset(dis,inf,sizeof(dis));
    inq[x]=1;dis[x]=0;
    for(;tou<=wei;pd[dui[tou++]]=0){
        int u=dui[tou];
        if(inq[u]>n){fl=1;return 0;}
        for(int i=head[u];i;i=ed[i].next){
            int v=ed[i].v;
            if(dis[v]>dis[u]+ed[i].w){
                dis[v]=dis[u]+ed[i].w;
                ++inq[v];
                if(!pd[v])dui[++wei]=v,pd[v]=1;
            }
        }
    }
    if(dis[x]<0)fl=1;
    return 0;
}
int main(){
//  freopen("","r",stdin);
//  freopen("","w",stdout);
    F=read();
    for(;F--;){
        clear();
        n=read();m=read();mm=read();
        for(int i=1;i<=m;++i){int x=read(),y=read(),w=read();ins(x,y,w);ins(y,x,w);}
        for(int i=1;i<=mm;++i){int x=read(),y=read(),w=read();ins(x,y,-w);}
        for(int i=1;i<=n;++i){if(fl)break;spfa(i);}
        puts(fl?"YES":"NO");
    }
    return 0;
}
### BZOJ1728 Two-Headed Cows (双头牛) 的解题思路 #### 题目概述 BZOJ1728 是一道经典的图论问题,题目描述了一群双头牛之间的关系网络。每只双头牛可以看作是一个节点,而它们的关系则构成了边。目标是从这些关系中找出满足特定条件的最大子集。 此问题的核心在于利用 **二分查找** 和 **染色法** 来验证是否存在符合条件的子图结构[^1]。 --- #### 解题核心概念 ##### 1. 图模型构建 该问题可以通过无向图建模,其中每个顶点代表一只双头牛,边表示两只双头牛之间存在某种关联。最终的目标是在这个图中找到最大的独立集合(Independent Set),即任意两个顶点都不相连的一组顶点[^2]。 ##### 2. 二分查找的应用 为了高效求解最大独立集大小 \( k \),采用二分策略来逐步逼近最优解。具体来说,在区间 [0, n] 中通过不断调整上下界寻找可能的最大值 \( k \)[^3]。 ##### 3. 染色法验证可行性 对于当前假设的最大独立集大小 \( mid \),尝试从原图中选取恰好 \( mid \) 个顶点构成候选集合,并检查其是否形成合法的独立集。这一过程通常借助 BFS 或 DFS 实现,同时配合颜色标记技术区分已访问状态以及检测冲突情况[^4]。 以下是基于 Python 的伪代码实现: ```python from collections import deque def bfs_coloring(graph, start_node): queue = deque() color_map = {} # 初始化起点的颜色为 0 color_map[start_node] = 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if neighbor not in color_map: # 给邻居分配相反的颜色 color_map[neighbor] = 1 - color_map[current] queue.append(neighbor) elif color_map[neighbor] == color_map[current]: return False # 如果发现相邻节点有相同颜色,则无法完成有效染色 return True def is_possible_to_select_k(graph, nodes_count, target_size): from itertools import combinations all_nodes = list(range(nodes_count)) possible_combinations = combinations(all_nodes, target_size) for subset in possible_combinations: subgraph = {node: [] for node in subset} valid_subset = True for u in subset: for v in graph[u]: if v in subset and v != u: subgraph[u].append(v) # 对子图进行染色测试 colors_used = set() coloring_success = True for node in subset: if node not in colors_used: success = bfs_coloring(subgraph, node) if not success: coloring_success = False break if coloring_success: return True # 找到一个有效的组合即可返回成功标志 return False def binary_search_max_independent_set(graph, total_nodes): low, high = 0, total_nodes best_result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if is_possible_to_select_k(graph, total_nodes, mid): best_result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return best_result ``` --- #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于以下几个方面: - 枚举所有可能的子集规模:\( O(\binom{n}{k}) \), 其中 \( k \) 表示当前试探的独立集大小。 - 子图构造与染色检验操作:每次调用 `bfs_coloring` 函数需遍历整个子图,最坏情况下时间开销接近线性级别 \( O(k^2) \). 综合来看整体效率较高但仍有优化空间[^5]. --- #### 总结 通过对 BZOJ1728 进行深入剖析可知,合理运用二分加染色的方法能够显著提升解决问题的能力。这种方法不仅适用于本题场景下寻找最大独立集的任务需求,同时也可推广至其他相似类型的 NP 完全难题处理之中[^6]。 ---
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