POJ 2060 最小路径覆盖

本文介绍了一种针对预先安排的出租车行程进行优化的算法,目标是最小化所需的出租车数量。通过匹配不同行程之间的空闲时间,尽可能地减少所需车辆总数。
题目:
Taxi Cab Scheme
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K
Total Submissions: 4432 Accepted: 1868
Description


Running a taxi station is not all that simple. Apart from the obvious demand for a centralised coordination of the cabs in order to pick up the customers calling to get a cab as soon as possible,there is also a need to schedule all the taxi rides which have been booked in advance.Given a list of all booked taxi rides for the next day, you want to minimise the number of cabs needed to carry out all of the rides. 
For the sake of simplicity, we model a city as a rectangular grid. An address in the city is denoted by two integers: the street and avenue number. The time needed to get from the address a, b to c, d by taxi is |a - c| + |b - d| minutes. A cab may carry out a booked ride if it is its first ride of the day, or if it can get to the source address of the new ride from its latest,at least one minute before the new ride's scheduled departure. Note that some rides may end after midnight.
Input


On the first line of the input is a single positive integer N, telling the number of test scenarios to follow. Each scenario begins with a line containing an integer M, 0 < M < 500, being the number of booked taxi rides. The following M lines contain the rides. Each ride is described by a departure time on the format hh:mm (ranging from 00:00 to 23:59), two integers a b that are the coordinates of the source address and two integers c d that are the coordinates of the destination address. All coordinates are at least 0 and strictly smaller than 200. The booked rides in each scenario are sorted in order of increasing departure time.
Output


For each scenario, output one line containing the minimum number of cabs required to carry out all the booked taxi rides.
Sample Input


2
2
08:00 10 11 9 16
08:07 9 16 10 11
2
08:00 10 11 9 16
08:06 9 16 10 11
Sample Output


1
2
Source


Northwestern Europe 2004


题意:


有一些出租车,分别要从一个地方去往另一个地方载客,从一个地方驶向另一个地方的时间为这两个地方的行坐标之差的绝对值+列坐标之差的绝对值,如果一个出租车从一个地方达到另一个地方然后驶向另一个起点时间足够的话,可以取代另一个出租车,这样就可以少用一个出租车,题目求的是最多可以少用几辆出租车。
给定测试数据组数,每组给定出租车数量,然后是没个出租车的出发时间,起点坐标,终点坐标。


源代码:


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;


struct texi
{
int s_time;
int e_time;
int br;
int bc;
int er;
int ec;
};


int n;
texi tx[600];
int a[600][600];
int a1[600];
int a2[600];
bool fl[600];


int inline Abs(int a)
{
return a>0?a:-a;
}


bool search(int v)
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(a[v][i]&&!fl[i])
{
fl[i]=1;
if(a2[i]==-1||search(a2[i]))
{
a2[i]=v;
a1[v]=i;
return 1;
}
}
}
return 0;
}


int maxmatch()
{
memset(a1,-1,sizeof(a1));
memset(a2,-1,sizeof(a2));
int ret=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(a1[i]==-1)
{
memset(fl,0,sizeof(fl));
if(search(i))
{
ret++;
}
}
}
return ret;
}


int main()
{
int t;
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int h,m;
scanf("%d:%d%d%d%d%d",&h,&m,&tx[i].br,&tx[i].bc,&tx[i].er,&tx[i].ec);
int tim=Abs(tx[i].br-tx[i].er)+Abs(tx[i].bc-tx[i].ec);
tx[i].s_time=h*60+m;
tx[i].e_time=tx[i].s_time+tim;
}
memset(a,0,sizeof(a));
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if(j==i)continue;
if(tx[j].s_time>tx[i].e_time+Abs(tx[i].er-tx[j].br)+Abs(tx[i].ec-tx[j].bc))
{
a[i][j]=1;
}
}
}
/*
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
printf("%d ",a[i][j]);
}printf("\n");
}
*/
int res=maxmatch();
printf("%d\n",n-res);
}
return 0;
}
### 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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