昂贵的聘礼 [DFS][最短路]

Description

年轻的探险家来到了一个印第安部落里。在那里他和酋长的女儿相爱了,于是便向酋长去求亲。酋长要他用10000个金币作为聘礼才答应把女儿嫁给他。探险家拿不出这么多金币,便请求酋长降低要求。酋长说:”嗯,如果你能够替我弄到大祭司的皮袄,我可以只要8000金币。如果你能够弄来他的水晶球,那么只要5000金币就行了。”探险家就跑到大祭司那里,向他要求皮袄或水晶球,大祭司要他用金币来换,或者替他弄来其他的东西,他可以降低价格。探险家于是又跑到其他地方,其他人也提出了类似的要求,或者直接用金币换,或者找到其他东西就可以降低价格。不过探险家没必要用多样东西去换一样东西,因为不会得到更低的价格。探险家现在很需要你的帮忙,让他用最少的金币娶到自己的心上人。另外他要告诉你的是,在这个部落里,等级观念十分森严。地位差距超过一定限制的两个人之间不会进行任何形式的直接接触,包括交易。他是一个外来人,所以可以不受这些限制。但是如果他和某个地位较低的人进行了交易,地位较高的的人不会再和他交易,他们认为这样等于是间接接触,反过来也一样。因此你需要在考虑所有的情况以后给他提供一个最好的方案。
为了方便起见,我们把所有的物品从1开始进行编号,酋长的允诺也看作一个物品,并且编号总是1。每个物品都有对应的价格P,主人的地位等级L,以及一系列的替代品Ti和该替代品所对应的”优惠”Vi。如果两人地位等级差距超过了M,就不能”间接交易”。你必须根据这些数据来计算出探险家最少需要多少金币才能娶到酋长的女儿。
Input

输入第一行是两个整数M,N(1 <= N <= 100),依次表示地位等级差距限制和物品的总数。接下来按照编号从小到大依次给出了N个物品的描述。每个物品的描述开头是三个非负整数P、L、X(X < N),依次表示该物品的价格、主人的地位等级和替代品总数。接下来X行每行包括两个整数T和V,分别表示替代品的编号和”优惠价格”。
Output

输出最少需要的金币数。
Sample Input

1 4
10000 3 2
2 8000
3 5000
1000 2 1
4 200
3000 2 1
4 200
50 2 0
Sample Output

5250

题解

等价限制是一个全局限制,即你所选的任意两点都不能超过差值

DFS解法

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
#define MAX_N 102
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
struct node{int p,l;}res[MAX_N];
int m,n,x,best;
vector<pair<int,int> > G[MAX_N];
bool vis[MAX_N];

void dfs(int cnt,int now,int minrank,int maxrank){
    if(cnt==n||now>best) return ;
    else if(now+res[cnt].p<best) best=now+res[cnt].p;

    for(int i=0;i<G[cnt].size();i++){
        int to=G[cnt][i].first,cost=G[cnt][i].second;
        int d1=minrank-res[to].l;
        int d2=maxrank-res[to].l;
        int d3=res[cnt].l-res[to].l;
        if(!vis[to]&&-m<=d1&&d1<=m&&-m<=d2&&d2<=m&&-m<=d3&&d3<=m){
            vis[to]=true;
            dfs(to,now+cost,min(minrank,res[to].l),max(maxrank,res[to].l));
            vis[to]=false;
        }
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(int i=0;i<n;i++){
        scanf("%d%d%d",&res[i].p,&res[i].l,&x);
        for(int j=0;j<x;j++){
            int to,cost;
            scanf("%d%d",&to,&cost);to--;
            G[i].push_back(make_pair(to,cost));
        }
    }
    best=INF;vis[0]=true;
    dfs(0,0,res[0].l,res[0].l);
    printf("%d\n",best);
    return 0;
}
### 短路径算法 DFS vs BFS 的适用场景 #### 广度优先搜索 (BFS) 对于无权图而言,在寻找短路径方面,广度优先搜索表现得尤为出色。由于其按层次逐层扩展节点的方式,当首次抵达目标节点时即可保证所找到的是从起点到终点之间距离短的一条路径[^1]。 ```python from collections import deque def bfs_shortest_path(graph, start, goal): visited = set() queue = deque([(start, [start])]) while queue: vertex, path = queue.popleft() if vertex == goal: return path for neighbor in graph[vertex]: if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append((neighbor, path + [neighbor])) return None ``` #### 深度优先搜索 (DFS) 相比之下,深度优先搜索更适合用于解决连通性和拓扑排序等问题而非短路径计算。尽管可以通过修改标准的DFS实现来追踪路径长度并尝试找出短路线,但这通常不是优解法,因为DFS可能会陷入较长甚至无限循环的分支中无法自拔[^3]。 ```python def dfs_shortest_path(graph, current, goal, visited=None, path=None): if visited is None: visited = set() if path is None: path = [] visited.add(current) path.append(current) if current == goal: return path shortest = None for next_node in graph[current] - visited: new_path = dfs_shortest_path(graph, next_node, goal, visited.copy(), path[:]) if new_path and (not shortest or len(new_path) < len(shortest)): shortest = new_path return shortest ``` 在加权图的情况下,为了获得更精确的结果,则应考虑采用专门设计用来处理带权重边的算法如 Dijkstra 或者 Bellman-Ford 来代替简单的 BFS 和 DFS 方法[^4]。
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