【JZOJ5818】做运动

Y君因长时间学习导致体重增加,决定每天从教学楼跑到食堂来减肥。面对炎热的天气,她希望在最高温度最低的路径上跑步,以避免中暑。通过调查每条道路的温度和时间,Y君需要找到这条路径。本文介绍了一个解决方案,结合并查集和SPFA算法,以实现这一目标。最后,通过代码展示了解决过程。

description

一天,Y 君在测量体重的时候惊讶的发现,由于常年坐在电脑前认真学习,她的体重有了突 飞猛进的增长。
幸好 Y 君现在退役了,她有大量的时间来做运动,她决定每天从教学楼跑到食堂来减肥。
Y 君将学校中的所有地点编号为 1 到 n,其中她的教学楼被编号为 S,她的食堂被编号为 T, 学校中有 m 条连接两个点的双向道路,保证从任意一个点可以通过道路到达学校中的所有点。
然而 Y 君不得不面临一个严峻的问题,就是天气十分炎热,如果 Y 君太热了,她就会中暑。 于是 Y 君调查了学校中每条路的温度 t,及通过一条路所需的时间 c。Y 君在温度为 t 的地 方跑单位时间,就会使她的热量增加 t。
由于热量过高 Y 君就会中暑,而且 Y 君也希望在温度较低的路上跑,她希望在经过的所有 道路中最高温度最低的前提下,使她到达食堂时的热量最低 (从教学楼出发时,Y 君的热量为 0)。
请你帮助 Y 君设计从教学楼到食堂的路线,以满足她的要求。你只需输出你设计的路线中所 有道路的最高温度和 Y 君到达食堂时的热量。


analysis

  • 正解LCT个屁 并查集+SPFA

  • 按第一代价升序排序,一条边一条边丢进来

  • 直到SST连通,但是当前还有第一代价的边也要丢进来

  • 然后跑一个最短路


code

#pragma GCC optimize(3)
#pragma G++ optimize(3)
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define ll long long
#define MAXN 1000005
#define MAXM 2000005
#define fo(i,a,b) for (register int i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for (register int i=a;i>=b;i--)

using namespace std;

int last[MAXM],next[MAXM],tov[MAXM];
ll len[MAXM];
int fa[MAXN];
ll dis[MAXN];
int n,m,tot,temp,S,T;
bool bz[MAXN];
queue<int>que;

struct edge
{
    int x,y;
    ll a,b;
}f[MAXM];
__attribute__((optimize("-O3")))
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;
}
__attribute__((optimize("-O3")))
ll readll()
{
    ll 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;
}
__attribute__((optimize("-O3")))
bool cmp(edge x,edge y)
{
    return x.a<y.a;
}
__attribute__((optimize("-O3")))
int getfa(int x)
{
    return !fa[x]?x:fa[x]=getfa(fa[x]);
}
__attribute__((optimize("-O3")))
void link(int x,int y,ll z)
{
    next[++tot]=last[x];
    last[x]=tot;
    tov[tot]=y;
    len[tot]=z;
}
__attribute__((optimize("-O3")))
int main()
{
    //freopen("readin.txt","r",stdin);
    freopen("running.in","r",stdin);
    freopen("running.out","w",stdout);
    n=read(),m=read();
    fo(i,1,m)
    {
        f[i].x=read(),f[i].y=read(),f[i].a=readll(),f[i].b=readll();
        f[i].b*=f[i].a;
    }
    S=read(),T=read();
    sort(f+1,f+m+1,cmp);
    fo(i,1,m)
    {
        int x=f[i].x,y=f[i].y;
        if (temp>0 && f[i].a>temp)break;
        if (temp==0)
        {
            link(x,y,f[i].b),link(y,x,f[i].b);
            if (getfa(x)!=getfa(y))fa[getfa(x)]=getfa(y);
            if (temp==0 && getfa(S)==getfa(T))temp=f[i].a;
        }
        else if (f[i].a==temp)
        {
            link(x,y,f[i].b),link(y,x,f[i].b);
            if (getfa(x)!=getfa(y))fa[getfa(x)]=getfa(y);
        }
    }
    while (!que.empty())que.pop();
    memset(dis,60,sizeof(dis));
    memset(bz,1,sizeof(bz));
    que.push(S),dis[S]=0,bz[S]=0;
    while (!que.empty())
    {
        int now=que.front();
        que.pop();
        for (int i=last[now];i;i=next[i])
        {
            if (dis[now]+len[i]<dis[tov[i]])
            {
                dis[tov[i]]=dis[now]+len[i];
                if (bz[tov[i]])
                {
                    bz[tov[i]]=0;
                    que.push(tov[i]);
                }
            }
        }
        bz[now]=1;
    }
    printf("%d %lld\n",temp,dis[T]);
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的小覆盖问题,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,则记录此时使用的少节点数量。 #### 4. 优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的小节点数目。 --- ### 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; // 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。 ---
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