UVA 11090(SPFA判负环)

本文详细介绍了如何通过二分法解决UVA11090问题,该问题涉及将求解最小均值环转化为判断是否存在负环的过程。通过SPFA算法的优化,实现整数操作以处理浮点数问题,确保精度的同时解决了最小均值环的求解。

题目链接:UVA 11090

解题思路:
这题需要使用二分法来解决,思路类似与最大值最小化问题,我们可以把求解最小均值环的问题转化成判断负环的问题。二分的过程中,我们可以每次猜想一个最小值,然后使所有的边的权值减去这个最小值,若存在负环,则这个值太大了,最小值需要减小,否则增加。判断负环可以使用Bellman-Ford算法的优化算法,SPFA算法解决。

代码设计:
因为最小均值可以为浮点数,而且只需要保留两位小数,为了保证精度,可以把浮点数问题转换成整数来做,即所有权值乘1000;另外判负环的SPFA写法可以在原来的单源最短路代码上进行改进,即一开始将所有最短距离设为0,并且所有结点入队。

#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define maxn 55

using namespace std;

int n,m,len,inque[maxn],cnt[maxn],head[maxn];
long long d[maxn];
struct Edge{
    int v,next;
    long long w;
}e[maxn*maxn];

void init()
{
    len=0;
    memset(head,-1,sizeof(head));
}

void addEdge(int u,int v,long long w){
    e[len].v=v,e[len].w=w,e[len].next=head[u];
    head[u]=len++;
}

bool spfa()
{
    memset(cnt,0,sizeof(cnt));
    memset(inque,0,sizeof(inque));
    stack<int> s;
    for(int start=1;start<=n;start++)
        d[start]=0,inque[start]=1,cnt[start]++,s.push(start);
    while(!s.empty())
    {
        int tmp=s.top();
        s.pop(), inque[tmp]=0;
        for(int i=head[tmp];i!=-1;i=e[i].next)
        {
            int index=e[i].v;
            long long w=e[i].w;
            if(d[index]>d[tmp]+w)
            {
                d[index]=d[tmp]+w;
                if(!inque[index])
                {
                    inque[index]=1, s.push(index), cnt[index]++;
                    if(cnt[index]>n)
                    {
                        return 0;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return 1;
}

bool solve(long long num)
{
    for(int i=0;i<len;i++)
        e[i].w-=num;
    bool flag=!spfa();
    for(int i=0;i<len;i++)
        e[i].w+=num;
    return flag;
}

int main()
{
    int T,t=1;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        init();
        scanf("%d %d",&n,&m);
        int u,v;
        long long w,maxw=0;
        len=0;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d %d %lld",&u,&v,&w);
            addEdge(u,v,1000*w);
            maxw=max(maxw,1000*w);
        }

        printf("Case #%d: ",t++);
        if(!solve(maxw+1))
        {
            printf("No cycle found.\n");
        }
        else
        {
            long long low=0,high=maxw;
            while(high>low)
            {
                long long mid=(low+high)/2+1;
                if(solve(mid))
                    high=mid-1;
                else
                    low=mid;
            }
            printf("%.2lf\n",double(low)/1000);
        }
    }

    return 0;
}

改进版SPFA判负环:

bool spfa()
{
    queue<int> s;
    for(int start=1;start<=n;start++)
        d[start]=0,inque[start]=1,cnt[start]=1,s.push(start);
    while(!s.empty())
    {
        int tmp=s.front();
        s.pop(), inque[tmp]=0;
        for(int i=head[tmp];i!=-1;i=e[i].next)
        {
            int index=e[i].v;
            double w=e[i].w;
            if(d[index]>d[tmp]+w)
            {
                d[index]=d[tmp]+w;
                if(!inque[index])
                {
                    inque[index]=1, s.push(index), cnt[index]++;
                    if(cnt[index]>n)
                    {
                        return 0;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return 1;
}
### SPFA算法检测的实现及原理 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是一种用于解决单源最短路径问题的有效算法,尤其适用于含有权边但不包含的情况。然而,在实际应用中,如果图中存在SPFA可能陷入无限循,因此需要一种机制来检测这种特殊情况。 #### 的存在条件 指的是在一个图中存在一条回路,该回路上所有边的权重之和为数。由于每次经过这条回路都会使路径长度变得更小,理论上可以不断绕圈从而得到无穷小的距离值[^1]。 #### SPFA算法的工作方式 SPFA的核心思想是利用队列进行广度优先搜索(BFS),并通过松弛操作更新节点到起点之间的距离。具体来说,对于每一个从队列弹出的顶点u,遍历它所有的邻接点v,并尝试用当前已知的最佳路径加上(u,v)这条边的成本去改进到达v点的距离。一旦发现新的更优解,则将v重新放入队列等待进一步探索[^3]。 #### 检测的关键技术 尽管标准版SPFA不具备内置功能自动识别,但可以通过增加额外计数器变量`cnt[]`记录每个结点被访问(即入队)的最大次数来间接完成此任务: - **初始化阶段**: 设置数组 `dis[]` 表示各顶点至源点间的最小估计成本;设初值均为正无穷大(+∞),除了起始位置设置成零外(`dis[s]=0`)。另外定义辅助数组 `inQueue[]`,用来标记哪些顶点正处于队列之中以防重复插入相同元素浪费时间资源。 - **核心逻辑修改**: - 当某顶点再次进入队列前检查它的累计入队数目是否已经超过整个网络中的总定点数量V; 如果满足上述条件则立即终止运算并报告发现了不可接受状况—存在至少一个权闭合链表结构[^2]. 以下是具体的伪代码描述如何扩展基础版本以支持探测: ```python from collections import deque def spfa_with_negative_cycle_detection(graph, start_node, num_nodes): dis = [float('inf')] * (num_nodes + 1) cnt = [0] * (num_nodes + 1) in_queue = [False] * (num_nodes + 1) queue = deque() dis[start_node] = 0 queue.append(start_node) in_queue[start_node] = True while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, weight in graph[u]: if dis[v] > dis[u] + weight: dis[v] = dis[u] + weight if not in_queue[v]: cnt[v] += 1 # If a node is relaxed more than the number of nodes times, # then there must be a negative cycle. if cnt[v] >= num_nodes: return "Negative Cycle Detected" queue.append(v) in_queue[v] = True return "No Negative Cycles Found" ``` 在这个增强型函数里,我们引入了一个名为`cnt[]`的新列表跟踪各个节点经历过的放松迭代轮次。每当某个特定节点准备第二次加入工作序列之前都要先核查其对应统计数值是不是已经达到了预设界限——也就是等于总的节点个数N。如果是的话就意味着系统内部必然隐藏着某种形式上的面反馈闭现象发生,此时应该立刻停止后续计算动作并向外界发出警告信号表明遇到了非法情形[^4]。 ### 结论 综上所述,虽然原始形态下的SPFA并不自带针对形拓扑结构的有效甄别手段,不过借助简单的附加措施比如设立专门监控指标就可以轻松弥补这项缺陷进而构建更加健壮可靠的解决方案出来供人们日常开发实践当中选用。
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