关押罪犯

 

Description

  S城现有两座监狱,一共关押着N名罪犯,编号分别为1~N。他们之间的关系自然也极不和谐。很多罪犯之间甚至积怨已久,如果客观条件具备则随时可能爆发冲突。我们用“怨 气值”(一个正整数值)来表示某两名罪犯之间的仇恨程度,怨气值越大,则这两名罪犯之间的积怨越多。如果两名怨气值为 c 的罪犯被关押在同一监狱,他们俩之间会发生摩擦,并造成影响力为c的冲突事件。
每年年末,警察局会将本年内监狱中的所有冲突事件按影响力从大到小排成一个列表,然后上报到S城Z市长那里。公务繁忙的Z市长只会去看列表中的第一个事件的影响力, 如果影响很坏,他就会考虑撤换警察局长。
  在详细考察了N名罪犯间的矛盾关系后,警察局长觉得压力巨大。他准备将罪犯们在两座监狱内重新分配,以求产生的冲突事件影响力都较小,从而保住自己的乌纱帽。假设只要处于同一监狱内的某两个罪犯间有仇恨,那么他们一定会在每年的某个时候发生摩擦。那么,应如何分配罪犯,才能使Z市长看到的那个冲突事件的影响力最小?这个最小值是多少?

Input

  输入文件名为 prison.in。输入文件的每行中两个数之间用一个空格隔开。
  第一行为两个正整数N和M,分别表示罪犯的数目以及存在仇恨的罪犯对数。
  接下来的M行每行为三个正整数 aj,bj,cj,表示aj号和bj号罪犯之间存在仇恨,其怨气值为cj。数据保证1≤aj

Output

  输出文件prison.out共1行,为Z市长看到的那个冲突事件的影响力。如果本年内监狱 中未发生任何冲突事件,请输出0。 

Sample Input

4 6
1 4 2534
2 3 3512
1 2 28351
1 3 6618
2 4 1805
3 4 12884

Sample Output

 3512

Hint

【样例说明】  

  罪犯之间的怨气值如下面左图所示,右图所示为罪犯的分配方法,市长看到的冲突事件 影响力是3512(由2号和3号罪犯引发)。其他任何分法都不会比这个分法更优。
  
【数据范围】
  对于30%的数据有N≤15。
  对于70%的数据有N≤2000,M≤50000。 
  对于100%的数据有N≤20000,M≤100000。

解题思路:显然本题要用并查集来做。仔细思考题意,本题的题意就是要我们将怨恨值最大的两个罪犯分开,于是我们按怨恨值排序就可以了,不断的将两个罪犯分开,直到两个罪犯无法分开,这时我们需要判断这两个罪犯是不是在一个监狱,因为可能在之间就已经将这两个罪犯分开了。
用rnk[i]==0代表,i与根节点在一个监狱,rnk[i]==1代表i与根节点不在同一个监狱。于是路径压缩时:rnk[x]=rnk[x]+rnk[temp];判断两个子节点的关系:(rnk[b]-rnk[a]+1)%2;
剩下就是细节问题了。
#include<cstdio>    
#include<algorithm>    
#include<cstring>    
#include<queue>  
#include<iostream>      
using namespace std;     
struct node    
{    
    int x;    
    int y;    
    int v;      
}f[100005];     
int n,m;    
int par[20005];
int r[20005];
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.v>b.v;
}
int find(int x)    
{    
    if (par[x]==x) return x;  
    int tmp= par[x];  
    par[x] = find(par[x]);
    r[x] = (r[x]+r[tmp])%2; 
    return par[x];    
}    
int main()    
{    
    cin>>n>>m;    
    for (int i=1;i<=n;i++) 
    {
        par[i] = i;
    }     
    for (int i=1;i<=m;i++)   cin>>f[i].x>>f[i].y>>f[i].v;     
    sort(f+1, f+1+m,cmp);    
    for (int i=1;i<=m;i++)    
    {    
       int a = f[i].x, b = f[i].y, x = find(a), y = find(b);
       if (x!=y)
       {
            par[x] = y;
            r[x] = (r[b]-r[a]+1+2)%2;
       } else
       {
            if ((r[b]-r[a]+1)%2) {cout<<f[i].v<<endl;   return 0;} 
       }
    }    
    cout<<"0"<<endl;    
    return 0;    
}    
 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/pbzyl999/p/9432963.html

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### 使用带权并查集解决关押罪犯问题 为了有效处理罪犯之间的矛盾关系并将这些罪犯合理分配到两所不同的监狱中,可以采用带权并查集来解决问题[^2]。 #### 带权并查集简介 带权并查集是一种扩展版本的并查集数据结构,在普通的查找和合并操作基础上增加了权重管理功能。对于本题而言,权重用于表示当前节点与其父节点所在集合的关系(即同属一个监狱还是不同监狱)。具体来说: - 如果两个节点属于同一个监狱,则它们之间路径上的所有边权重之积应为正数; - 若两者位于不同监狱,则该乘积应当是负数; 这种特性使得可以通过简单的判断快速得知任意两名罪犯是否能被安置在同一所监狱里而不会引发冲突。 #### 解决方案描述 针对题目中的需求——尽可能减少因仇恨而导致的摩擦次数,采取如下策略: 1. 预先读取输入数据,构建初始状态下的并查集实例; 2. 对每一对存在敌意的罪犯组合按照其对应的愤怒值降序排列; 3. 尝试依次处理上述列表里的每一项记录: - 利用`find()`函数定位双方所属根结点及其相对位置信息; - 当发现二者已经处在相同连通分支下时停止进一步尝试,并返回此时的最大未处理愤怒值作为最终结果; 4. 成功完成全部配对后输出0表明不存在无法调和的情况; 通过这种方式可以在O(nlogn)复杂度内高效地找到最优解法[^3]。 ```python class UnionFindWithWeight: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.weight = [1] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: root = self.find(self.parent[x]) self.weight[x] *= self.weight[self.parent[x]] self.parent[x] = root return self.parent[x] def union(self, x, y, w): rx, ry = map(self.find, (x, y)) if rx == ry: return abs(self.weight[x]*w*self.weight[y]) == 1 self.parent[rx] = ry self.weight[rx] = self.weight[y] * w * self.weight[x] def solve_prisoner_conflict(N, M, conflicts): uf = UnionFindWithWeight(N+1) # Sort by weight in descending order. sorted_conflicts = sorted(conflicts, key=lambda item:item[-1], reverse=True) for u,v,w in sorted_conflicts: if not uf.union(u, v, -1): return w return 0 ```
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