POJ2375 Cow Ski Area

本文介绍了一种利用强连通分量解决地图遍历问题的方法,通过建立高度图并运用Tarjan算法进行缩点处理,最终求解使任意两点可达所需的最小连接数量。

题意:给出一张地图,一只牛可以从高度大的地方走到高处小的地方,高度相同的地方随便走,问最少连接几个块,可以使牛从任何一个点走到任何一个点。。

强连通,建图很简单,就是同样高度建个双相边,有高度差是单向边(高度大到高度小),然后tarjan缩点,然后统计缩点之后每个点的入度和出度,统计出度为0和入度为0的点,取这两个中的最大值。。。如果强连通分量只有一个,整张图都是连通的,输出0。。

然后就是RE了。。。。discuss里说交C++,交了C++。。居然TLE。。。然后就郁闷了。。。最后把vector换成邻接表就过了900+ms...

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<stack>
using namespace std;
const int MAXN=510;
const int dir[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
int mp[MAXN][MAXN];
int n,m;
int sc_cnt,dfs_clock,sccno[MAXN*MAXN],pre[MAXN*MAXN],low[MAXN*MAXN];
stack<int> S;
struct EDGE
{
	int v,next;
}edge[MAXN*MAXN*8];
int head[MAXN*MAXN],size;
void init()
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	memset(sccno,0,sizeof(sccno));
	memset(pre,0,sizeof(pre));
	sc_cnt=dfs_clock=size=0;
}
void add_edge(int u,int v)
{
	edge[size].v=v;
	edge[size].next=head[u];
	head[u]=size++;
}
void tarjan(int u)
{
	low[u]=pre[u]=++dfs_clock;
	S.push(u);
	for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)
	{
		int v=edge[i].v;
		if(!pre[v])
		{
			tarjan(v);
			low[u]=min(low[u],low[v]);
		}
		else if(!sccno[v])
		{
			low[u]=min(low[u],pre[v]);
		}
	}
	if(low[u]==pre[u])
	{
		sc_cnt++;
		while(1)
		{
			int x=S.top();
			S.pop();
			sccno[x]=sc_cnt;
			if(x==u)
				break;
		}
	}
}
int in[MAXN*MAXN],out[MAXN*MAXN];
int solve()
{
	int i,j,k;
	int u,v;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<m;j++)
		{
			for(k=0;k<4;k++)
			{
				int nx=i+dir[k][0];
				int ny=j+dir[k][1];
				if(nx<0||ny<0||nx>=n||ny>=m)
					continue;
				u=i*m+j;
				v=nx*m+ny;
				if(mp[i][j]>=mp[nx][ny])
				{
					add_edge(u,v);
				}
				if(mp[i][j]<=mp[nx][ny])
				{
					add_edge(v,u);
				}
			}
		}
	}
	for(i=0;i<n*m;i++)
	{
		if(!pre[i])
			tarjan(i);
	}
	if(sc_cnt==1)
	{
		return 0;
	}
	memset(in,0,sizeof(in));
	memset(out,0,sizeof(out));
	for(u=0;u<n*m;u++)
	{
		for(i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)
		{
			int v=edge[i].v;
			if(sccno[u]!=sccno[v])
			{
				out[sccno[u]]++;
				in[sccno[v]]++;
			}
		}
	}
	int a=0,b=0;
	for(i=1;i<=sc_cnt;i++)
	{
		if(!in[i])
			a++;
		if(!out[i])
			b++;
	}
	return max(a,b);
}
int main()
{
	int i,j;
	while(scanf("%d%d",&m,&n)==2)
	{
		init();
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			for(j=0;j<m;j++)
			{
				scanf("%d",&mp[i][j]);
			}
		}
		printf("%d\n",solve());
	}
}


下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
### 解题思路 POJ 3613 Cow Relays 问题要求计算在给定的图中,从起点到终点恰好经过 $k$ 条边的最短路径。常规的暴力解法,即每次走一步更新最短路径,时间复杂度为 $O(k * n^3)$,效率较低。可利用二进制思想和矩阵快速幂的方法,将时间复杂度优化到 $O(logK * n^3)$ [^2]。 具体思路如下: 1. **图的表示**:使用邻接矩阵来表示图,矩阵中的元素 `mat[i][j]` 表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短距离,初始值设为无穷大 `INF`。 2. **矩阵乘法的定义**:普通矩阵乘法是对应元素相乘再相加,而这里定义的矩阵乘法是对应元素相加再取最小值。即 `C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j])`,表示从节点 `i` 经过节点 `k` 到节点 `j` 的最短距离。 3. **矩阵快速幂**:通过不断地将矩阵自乘,利用二进制的思想,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **节点编号映射**:由于节点编号可能不连续,使用一个数组 `f` 来将原始节点编号映射到连续的编号,方便矩阵操作。 ### 代码实现 以下是实现该算法的 C++ 代码: ```cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define INF ((1<<30)-1) int n; struct matrix { int mat[201][201]; matrix() { for(int i = 0; i < 201; i++) for(int j = 0; j < 201; j++) mat[i][j] = INF; } }; int f[2001]; matrix mul(matrix A, matrix B) { matrix C; int i, j, k; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= n; j++) { for(k = 1; k <= n; k++) { C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j]); } } } return C; } matrix powmul(matrix A, int k) { matrix B; for(int i = 1; i <= n; i++) B.mat[i][i] = 0; while(k) { if(k & 1) B = mul(B, A); A = mul(A, A); k >>= 1; } return B; } int main() { matrix A; int k, t, s, e, a, b, c; scanf("%d%d%d%d", &k, &t, &s, &e); int num = 1; while(t--) { scanf("%d%d%d", &c, &a, &b); if(f[a] == 0) f[a] = num++; if(f[b] == 0) f[b] = num++; A.mat[f[a]][f[b]] = A.mat[f[b]][f[a]] = c; } n = num - 1; A = powmul(A, k); cout << A.mat[f[s]][f[e]] << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体 `matrix`**:定义了一个矩阵结构体,用于存储图的邻接矩阵,构造函数将矩阵元素初始化为无穷大。 2. **函数 `mul`**:实现了自定义的矩阵乘法,计算两个矩阵相乘的结果。 3. **函数 `powmul`**:实现了矩阵快速幂,通过不断地将矩阵自乘,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **主函数 `main`**:读取输入数据,将节点编号映射到连续的编号,初始化邻接矩阵,调用 `powmul` 函数计算经过 $k$ 条边的最短路径矩阵,最后输出从起点到终点的最短距离。
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