【JZOJ5466】玩游戏

本文介绍了一种使用LCT(链剖树)解决复杂游戏策略问题的方法,包括如何通过动态维护最小生成树来计算两点间的最短路径,以及如何判断玩家是否拥有必胜策略。

problem

Description

小A得了忧郁综合症,小B正在想办法开导她。
机智的小B决定陪着小A玩游戏,他从魔法的世界里变出一张无向联通图,每条边上都有边权。小B定义一条路径的权值为所有经过边中的最大权值,小A则定义两点的最短路径为所有路径中权值最小的路径权。
每次小A和小B会选出k对点mi_1,mi_2,分别计算出mi_1,mi_2的最短路径ti,然后小B会拿出k堆灵魂宝石,每堆有ti个。然后小A先从一堆中选出若干个灵魂宝石拿走,接下来小B重复同样的操作,如此反复,直到取走最后一颗灵魂宝石,然后取走最后一颗宝石的人获胜。
小B认为这样游戏太简单,于是他会不定期向这张图上加上一些边,以增大游戏难度。
小A具有预知未来的能力,她看到了自己和小B在未来游戏中的选择,以及小B增加的边。现在对于每次游戏,小A想知道自己是否存在必胜的方法。但是预知未来已经消耗了她太多精力,出于疲惫她只好找到了你。

Input

第一行三个数N和M和K,表示这张无向图初始的点数与边数,以及每次询问的点对的个数;
接下来M行,每行三个数u,v,q,表示点u和点v之间存在一条权值为q的
边;
接下来一行一个数Q,表示操作总数;
接下来Q行,表示操作,每行格式为下面两条中的一条:
1.add u v q:表示在u与v之间加上一条边权为q的边;
2.game m1_1 m1_2 … mk_1 mk_2:表示一次游戏中选择的k对点。
数据保证1≤u,v,mi_1,mi_2≤n,1≤q,mi_1≠mi_2

Output

对于每个game输出一行,若小A存在必胜策略,则输出“madoka”,否则输出“Baozika”,以回车结尾

Sample Input

5 6 2
1 2 3
2 3 6
4 2 4
5 3 5
3 4 5
5 1 5
4
game 1 3 4 3
game 1 5 2 4
add 2 5 4
game 1 5 3 4

Sample Output

Baozika
madoka
madoka

Data Constraint

Hint

样例解释:

对于第一轮,1至3的最短路径为5,4至3的最短路径为5
对于第二轮,1至5的最短路径为5,2至4的最短路径为4
再看加边之后:
对于第三轮,1至5的最短路径为4,3至4的最短路径为5


analysis

  • 有点难的LCT

  • 当然由于add操作很少暴力重构也能AC

  • 考虑必胜策略的问题考场上我愚蠢地用了SG做
    我不会证……

    k 堆石子,每堆石子数量为 ai,A 和 B 玩游戏,轮流从其中某一堆石子中取
    出若干个石子,最后取完石子的人获胜。
    结论:如 a1 xor a2 xor …xor ak=0,则先手输,否则先手赢,xor 表示异或
    证明:若 a1 xor a2 xor …xor an!=0,则一定可以从其中某堆石子中取出一些石
    子使得剩下的石子数异或结果为 0,若 a1 xor a2 xor …xor an=0,则进行一次取石
    子操作后 a1 xor a2 xor …xor an 一定不等于 0,按照这样的操作下去,最后一定会
    出现 a1=a2=…=an=0 的情况。
    如 n=3,a1=2,a2=3,a3=4,2 xor 3 xor 4=5(101),第三位为 1,三堆石子中只有 4
    的二进制第三位为 1,所以我们可以通过从第三堆石子中取出石子,使得异或结
    果为 0,只要让 101 对应的第 1 和第 3 位取反就可以,4 的二进制位 100,第一
    位第三位取反后为 001,从 100 变成 001,所以从第三堆石子 4 中取出 3 个石子
    即可。用这样的策略可以确保先手必胜

  • 要求最大边权最小,还是先求一次最小生成树

  • 接下来就像【NOI2014】魔法森林一样动态维护最小生成树即可

  • 若新加入的边的权比LCT中权值最大的边要小,那么这条边肯定较劣

  • 就把LCT中这条边cut掉,再link上新边,询问就非常简单了

注意long long!!


code

#include<bits/stdc++.h>
#define MAXN 20001
#define MAXM 200001

using namespace std;

int t[MAXN][2];
int fat[MAXN],fa[MAXN],pf[MAXN],st[MAXN];
int n,m,k,q,tot;
long long ans;
char s[10];

struct node 
{
    int mx,size;
    long long val;
    bool rev;
}a[MAXN];

struct edge
{
    int u,v;
    long long q;
}f[MAXM];

int getfa(int x)
{
    return !fat[x]?x:fat[x]=getfa(fat[x]);
}

bool cmp(edge x,edge y)
{
    return x.q<y.q;
}

int read()
{
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while (ch<'0' || '9'<ch)
    {
        if (ch=='-')f=-1;
        ch=getchar();   
    }
    while ('0'<=ch && ch<='9')
    {
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return x*f;
}

long long readll()
{
    long long x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while (ch<'0' || '9'<ch)
    {
        if (ch=='-')f=-1;
        ch=getchar();   
    }
    while ('0'<=ch && ch<='9')
    {
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return x*f;
}

void reverse(int x) 
{
    if(x)
    {
        a[x].rev^=1;
        swap(t[x][0],t[x][1]);
    }
}

void down(int x) 
{
    if (a[x].rev) 
    {
        reverse(t[x][0]),reverse(t[x][1]);
        a[x].rev=0;
    }
}

void update(int x) 
{
    if (x)
    {
        a[x].size=a[t[x][0]].size+a[t[x][1]].size+1;
        a[x].mx=x;
        if (a[a[t[x][0]].mx].val>a[a[x].mx].val)a[x].mx=a[t[x][0]].mx;
        if (a[a[t[x][1]].mx].val>a[a[x].mx].val)a[x].mx=a[t[x][1]].mx;
    } 
}

void downdata(int x) 
{
    st[0]=0;
    while (x)st[++st[0]]=x,x=fa[x];
    while (st[0])down(st[st[0]--]);
}

int lr(int x)
{
    return t[fa[x]][1]==x;
}

void rotate(int x) 
{
    int y=fa[x],k=lr(x);
    t[y][k]=t[x][!k];

    if (t[x][!k])fa[t[x][!k]]=y;
    fa[x]=fa[y];

    if (fa[y])t[fa[y]][lr(y)]=x;    
    t[x][!k]=y;

    fa[y]=x,pf[x]=pf[y];
    update(y),update(x);
}

void splay(int x, int y) 
{
    downdata(x);
    while (fa[x]!=y)
    {
        if (fa[fa[x]]!=y)
        {
            if (lr(x)==lr(fa[x]))rotate(fa[x]); 
            else rotate(x);
        } 
        rotate(x);
    }
}

void access(int x) 
{
    for (int y=0;x;update(x),y=x,x=pf[x])
    {
        splay(x,0);
        fa[t[x][1]]=0;
        pf[t[x][1]]=x;
        t[x][1]=y;
        fa[y]=x;
        pf[y]=0;
    }
}

void makeroot(int x) 
{
    access(x); 
    splay(x,0); 
    reverse(x);
}

int getroot(int x)
{
    while (fa[x])x=fa[x];
    return x;
}

bool judge(int x,int y)
{
    makeroot(x);
    access(y);
    splay(x,0);
    return getroot(y)==x;
}

void link(int x,int y) 
{
    makeroot(x); 
    pf[x]=y;
}

void cut(int x,int y) 
{
    makeroot(x); 
    access(y);
    splay(x,0);
    t[x][1]=fa[y]=pf[y]=0;
    update(x);
}

int query_max(int x,int y)
{
    makeroot(y);
    access(x);
    splay(x,0);
    return a[x].mx;
}

int main()
{
    freopen("game.in","r",stdin);
    freopen("game.out","w",stdout);
    n=read(),m=read(),k=read();
    for (int i=1;i<=m;i++)f[i].u=read(),f[i].v=read(),f[i].q=readll();
    sort(f+1,f+m+1,cmp);
    for (int i=1;i<=m;i++)
    {
        int x=f[i].u,y=f[i].v;
        if (getfa(x)!=getfa(y))
        {
            fat[getfa(x)]=getfa(y);
            link(x,n+i),link(y,n+i);
            a[n+i].mx=n+i,a[n+i].val=f[i].q;
        }
    }
    q=read();
    while (q--)
    {
        scanf("%s",&s);
        if (s[0]=='a')//add
        {
            int x=read(),y=read();
            long long z=readll();
            int temp=query_max(x,y);
            if (z<a[temp].val)
            {
                cut(temp,f[temp-n].u),cut(temp,f[temp-n].v);
                f[temp-n].u=x,f[temp-n].v=y,f[temp-n].q=z;
                link(x,temp),link(y,temp);
                a[temp].val=z,a[temp].mx=temp;
            }
        }
        else //game
        {
            ans=a[query_max(read(),read())].val;
            for (int i=1;i<k;i++)ans^=a[query_max(read(),read())].val;
            printf(ans?"madoka\n":"Baozika\n");
        }
    }
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值