P2764 最小路径覆盖

定理:最小路径覆盖数 = 点数 - 最大匹配数

我们首先将原图用n条路径覆盖,每条边只经过一个节点(本身)。

可以知道每合并两条路径,路径覆盖数就会减少1。现在尽量合并更多的路径(即将两个路径通过一条边首尾相连)。

所以拆点做二分图最大匹配即可。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 510;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int m, n;
struct Node
{
    int to, cap, rev;
};

vector<Node> G[maxn * 50];
int level[maxn], iter[maxn];
bool b[maxn];

void addedge(int from, int to, int cap)
{
    G[from].push_back((Node){to, cap, G[to].size()});
    G[to].push_back((Node){from, 0, G[from].size() - 1});
}

void bfs(int s)
{
    memset(level, 0, sizeof(level));
    queue<int> que;
    level[s] = 1;
    que.push(s);
    while(!que.empty())
    {
        int v = que.front(); que.pop();
        for(int i = 0; i < G[v].size(); i++){
            Node &e = G[v][i];
            if(e.cap > 0 && level[e.to] <= 0){
                level[e.to] = level[v] + 1;
                que.push(e.to);
            }
        }
    }
}

int dfs(int v, int t, int f)
{
    if(v == t) return f;
    for(int &i = iter[v]; i < G[v].size(); i++)
    {
        Node &e = G[v][i];
        if(e.cap > 0 && level[v] < level[e.to])
        {
            int 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;
}

int max_flow(int s, int t)
{
    int flow = 0;
    while(1){
        bfs(s);
        if(level[t] <= 0) return flow;
        memset(iter, 0, sizeof(iter));
        int f;
        while((f = dfs(s, t , INF)) > 0) flow += f;
    }
}

void print(int x)
{
    b[x] = true;
    printf("%d ", x);
    int len = G[x].size();
    for(int j = 0; j < len; j++)
        if(G[x][j].cap == 0 && G[x][j].to != 0)
        {
            print(G[x][j].to - n); return;
        }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d", &n, &m))
    {
        memset(b, 0, sizeof(b));
        int s = 0, t = 2 * n + 1;
        for(int i = 0; i <= n; i++) G[i].clear();
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            addedge(s, i, 1);
            addedge(n + i, t, 1);
        }
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            int a, b;
            scanf("%d%d", &a, &b);
            addedge(a, b + n, 1);
        }

        int x = max_flow(s, t);
        //cout << x << endl;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            if(!b[i]) print(i), printf("\n");;
        printf("%d\n", n - x);

    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
### 最小路径覆盖问题及其解决方案 最小路径覆盖问题是图论中一个经典的问题,尤其在有向无环图(DAG)中有着广泛的应用。该问题的目标是找到图中尽可能少的路径,使得这些路径能够覆盖所有顶点,并且每个顶点恰好出现在一条路径中。 #### 问题定义 对于给定的有向图 $ G = (V, E) $,设 $ P $ 是 $ G $ 的一个简单路径集合。如果 $ V $ 中的每个顶点恰好在 $ P $ 的一条路径上,则称 $ P $ 是 $ G $ 的一个路径覆盖。目标是找到路径数最少的路径覆盖,即最小路径覆盖。 #### 解决方案:网络流模型 解决最小路径覆盖问题的经典方法是将其转化为最大匹配问题,进而通过网络流算法求解。 ##### DAG中的最小路径覆盖 对于有向无环图(DAG),可以通过构造二分图并求其最大匹配来解决最小路径覆盖问题。具体步骤如下: 1. **构建二分图**: - 将原图中的每个顶点 $ v $ 拆分为两个部分:$ v_{in} $ 和 $ v_{out} $。 - 左侧集合为 $ \{v_{in} | v \in V\} $,右侧集合为 $ \{v_{out} | v \in V\} $。 - 对于每条边 $ (u, v) \in E $,在二分图中添加一条从 $ u_{in} $ 到 $ v_{out} $ 的边。 2. **求最大匹配**: - 在构造的二分图中求最大匹配。最大匹配的大小记为 $ M $。 3. **计算最小路径覆盖**: - 最小路径覆盖的大小等于顶点数减去最大匹配的大小,即 $ |V| - M $ [^4]。 ##### 示例代码 以下是一个基于匈牙利算法实现的最大匹配求解代码片段,用于计算 DAG 的最小路径覆盖: ```cpp #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; #define N 150 int lover[N]; // 记录匹配关系 bool vis[N]; // 标记访问状态 int e[N][N]; // 邻接矩阵表示二分图 bool find(int x, int n) { for (int i = 1; i <= n; i++) { if (e[x][i] && !vis[i]) { vis[i] = true; if (!lover[i] || find(lover[i], n)) { lover[i] = x; return true; } } } return false; } int max_matching(int n) { int ans = 0; memset(lover, 0, sizeof(lover)); for (int i = 1; i <= n; i++) { memset(vis, 0, sizeof(vis)); if (find(i, n)) ans++; } return ans; } int main() { int T; scanf("%d", &T); while (T--) { int n, m; scanf("%d %d", &n, &m); memset(e, 0, sizeof(e)); for (int i = 1; i <= m; i++) { int a, b; scanf("%d %d", &a, &b); e[a][b] = 1; // 构造二分图 } int match = max_matching(n); printf("最小路径覆盖数: %d\n", n - match); } return 0; } ``` #### 可相交的最小路径覆盖 在某些情况下,路径可以相交。例如,在 POJ 2594 Treasure Exploration 问题中,允许路径在顶点上重叠。这种情况下,可以通过先对图进行传递闭包处理,再使用上述方法求解最小路径覆盖 [^3]。 #### 应用场景 - **任务调度**:将任务之间的依赖关系建模为有向图,寻找最少的任务序列以覆盖所有任务。 - **软件工程**:在模块调用图中,确定最少的测试路径覆盖所有模块。 - **交通规划**:设计最少的路线以覆盖所有地点。
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