HDU-2962-Trucking

本文介绍了一种结合SPFA算法与二分查找的方法来解决特定条件下的最短路径问题。通过实例代码展示了如何在满足高度限制的同时寻找两点间的最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ACM模版

描述

描述

题解

在满足限制条件下,求最大高度情况下的最短路。
SPFA+二分即可。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <queue>

#define MEM(a, v) memset (a, v, sizeof(a))

using namespace std;

const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MAXN = 1010;

struct edge
{
    int to;
    int hei, dis;
};

bool used[MAXN];
int c, r;
int dist[MAXN];

vector<edge> map[MAXN];

int spfa(int beg, int end, int lim)
{
    queue<int> q;
    edge e;

    MEM(dist, 0x3f);
    MEM(used, 0);

    q.push(beg);
    used[beg] = 1;
    dist[beg] = 0;

    while (!q.empty())
    {
        int t = q.front();
        q.pop();

        for (int i = 0; i < map[t].size(); ++i)
        {
            e = map[t][i];
            if (e.hei >= lim && dist[t] + e.dis < dist[e.to])
            {
                dist[e.to] = dist[t] + e.dis;
                if (!used[e.to])
                {
                    used[e.to] = 1;
                    q.push(e.to);
                }
            }
        }
        used[t] = 0;
    }

    return dist[end];
}

void init ()
{
    for (int i = 1; i <= c; ++i)
    {
        map[i].clear();
    }
}

int main ()
{
    int key = 0;
    while (scanf("%d%d", &c, &r), c | r)
    {
        edge e;

        init();

        int x, y, h = 0, d;
        for (int i = 1; i <= r; ++i)
        {
            scanf("%d%d%d%d", &x, &y, &h, &d);
            h = (h == -1 ? INF : h);
            e.to = y;
            e.hei = h;
            e.dis = d;

            map[x].push_back(e);
            e.to = x;
            map[y].push_back(e);
        }

        int low = 1, mid, high;
        scanf("%d%d%d", &x, &y, &high);

        //  二分查找,暴力枚举所有高度
        int res = INF, ans = INF;
        while (low <= high)
        {
            mid = (low + high) / 2;
            res = spfa(x, y, mid);
            if (INF == res)
            {
                high = mid - 1;
            }
            else
            {
                low = mid + 1;
                ans = res;
                h = mid;
            }
        }

        if (key)
        {
            putchar('\n');
        }
        printf("Case %d:\n", ++key);
        if (ans != INF)
        {
            printf("maximum height = %d\nlength of shortest route = %d\n", h, ans);
        }
        else
        {
            printf ("cannot reach destination\n");
        }
    }

    return 0 ;
}

参考

《最短路》
《二分查找》

HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的大值与小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和小。每个子集的代价是该子集大值与小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间大值与小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的大值与小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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