【BZOJ 1191】[HNOI2006]超级英雄Hero(二分图匹配/枚举)

最大流算法解决有奖问答策略
本文介绍了一种使用最大流算法解决有奖问答节目中的策略问题,旨在找到通过最多题目的策略。通过构建一个包含问题和锦囊的二分图,并利用Dinic最大流算法,文章详细阐述了如何在有限的锦囊条件下,最大化正确回答的问题数量。

题面

题意:

一个有奖问答节目,有 n n n个问题, m m m个锦囊。每道题你可以在某两个锦囊之间选择一个使该题通过。假设你一道题不会。在回答过程中如果错误则游戏结束。求最多通过几道题。

IDEA:

我们枚举回答的最后一个问题 i i i,每次从问题 1 − i 1-i 1i匹配对应的锦囊。如果满足完美匹配则继续。否则输出答案。

code:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
typedef long long ll;

//Dinic最大流, 节点编号从0开始 
struct MaxFlow{
    const static ll MAX_V = 2010;
    ll V;
    //终点、容量、反向边 
    struct edge{
        ll to, cap, rev;
    };
    vector<edge> G[MAX_V];
    ll level[MAX_V];//顶点到源点的距离标号 
    ll iter[MAX_V];// 当前弧,在其之前的边已经没有用了

    void add_edge(ll from, ll to, ll cap){
        G[from].push_back((edge){to, cap, (ll)G[to].size()});
        G[to].push_back((edge){from, 0, (ll)G[from].size()-1});
    } 

    // 通过BFS计算从源点出发的距离标号 
    void bfs(ll s){
        fill(level, level + V, -1);
        queue<ll> que;
        level[s] = 0;
        que.push(s);
        while (!que.empty()){
            ll v = que.front();
            que.pop();
            for (ll i=0; i< G[v].size(); i++){
                edge& e = G[v][i];
                if (e.cap > 0 && level[e.to] < 0){
                    level[e.to] = level[v] + 1;
                    que.push(e.to);
                }
            }
        }
    }

    //通过DFS寻找增广路 
    ll dfs(ll v, ll t, ll f){
        if (v == t)
            return f;
        for (ll &i = iter[v]; i < G[v].size(); i++){
            edge& 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;
    }

    //求解从s到t的最大流 
    ll max_flow(ll s, ll t){
        ll flow = 0;
        for (;;){
            bfs(s);
            if(level[t] < 0)
                return flow;
            fill(iter, iter + V, 0);
            ll f;
            while ((f = dfs(s, t, INF)) > 0){
                flow += f;
            }
        }
    }

    void init(ll n = 0){
        for (ll i = 0; i < V; i++){
            G[i].clear();
        }
        V = n;
    }
}mf;
int u[2000];int v[2000];
int main(){
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    mf.init();
    mf.V=n+m+2;
    for(int i=1;i<=m;i++) cin>>u[i]>>v[i];
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        mf.init();
        mf.V=n+m+2;
        for(int j=1;j<=m;j++){
             mf.add_edge(0,j,1);
             mf.add_edge(j,0,0);
         }
         for(int j=m+1;j<=m+n;j++){
             mf.add_edge(j,m+n+1,1);
             mf.add_edge(m+n+1,j,0);
         }
        for(int j=1;j<=i;j++){
         mf.add_edge(j,u[j]+m+1,1);
         mf.add_edge(u[j]+m+1,j,0);
         mf.add_edge(j,v[j]+m+1,1);
         mf.add_edge(v[j]+m+1,j,0);
        }
        int res=mf.max_flow(0,n+m+1);
        if(res==i) ans=i;
        else break;
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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