POJ - 1201 Intervals 【spfa解决差分约束问题】

本文详细解析了使用SPFA算法求解序列在数字上满足特定约束条件下,值在a和b之间的数至少出现c个不同数值时,输出满足条件的最短序列长度问题。文章通过具体实例阐述了如何构建图模型,处理不等式约束,以及如何调整方向和权值以适用SPFA算法。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1201

题目的意思是一个序列在数字上满足约束条件,值在a和b之间的数至少出现c个不同的数,输出满足条件的最短长度。

可以先参考下这个博客:https://blog.youkuaiyun.com/godleaf/article/details/87907527

首先要注意的是给出的a和b中,a要-1,为什么?

因为 [ a, a ] 可以出现1个或者0个,如果我以1为起点,求1到N的序列最短长度,那么给起点初始化的时候不能直接初始化为0,因为d[1] = 1也是有可能的,所以区间要写成 (a-1, a], 那么这个时候真正的起点就是 d[0],这个时候就可以初始化为0。 

然后就是整理下样例的约束条件。

d[7] - d[3-1] >= 3 

d[10] - d[8-1] >= 3

d[8] - d[6-1] >= 1

d[3] - d[1-1] >= 1

d[11] - d[10-1] >= 1

除此之外还有一些隐藏的约束条件(这些隐藏的约束条件能保证把构建的整个图形成一个连通图)

d[7] - d[3-1] >= 0  && d[7] - d[3-1] <= 7-3+1 (因为3到7之间只可能出现 7-3+1种不同的数),其他的隐藏约束条件就不一一写出来了,和上面的一样。

对于最短路径来说,当所有的点到源点的最短距离已经求出来之后,那么任意两个点都满足这个不等式 d[v] - d[u] <= w(u, v)。

对于最长路径来说,当所有的点到源点的最长距离已经求出来之后,那么任意两个点都满足这个不等式 d[v] - d[u] >= w(u, v)。

这时候可以发现,除了d[7] - d[3-1] <= 7-3+1,其他的都和最长路径的不等式一样,那么这个时候我们就能用spfa求最长路来解这道题,那对于d[7] - d[3-1] <= 7-3+1,这个不等式怎么处理?只要两边都乘一个-1,不等式的符号就能换过来了,但是这个时候两点之间方向也会调换,即 d[3-1] - d[7] >= -(7-3+1)。

按照上面的结论给题目构建一个图,要注意方向和权值的正负。

把上面的不等式的符号全部转换成 <= ,然后求最短路应该也是没问题的,不过没去试。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <string>
#include <map>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

#define lson (cur<<1)
#define rson (cur<<1|1)
typedef long long ll;
typedef pair<int, int> pii;

const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int Maxn = 5e4+10;
const int Mod = 1e9+7;

struct Edge {
    int v, w;
    Edge(int x = 0, int y = 0): v(x), w(y) {};
} edge[Maxn*3];

vector <int> G[Maxn];
int d[Maxn], cnt[Maxn], Hash[Maxn];
bool vis[Maxn];

void spfa(int N, int E) {
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        d[Hash[i]] = 0; vis[Hash[i]] = false;
        cnt[Hash[i]] = 0;
    }
    queue<Edge> qu;
    vis[Hash[0]] = true;
    qu.push(Edge(Hash[0], 0));

    while (!qu.empty()) {
        int v = qu.front().v; qu.pop();
        vis[v] = false;
        
        for(int i = 0; i < G[v].size(); ++i) {
            Edge &e = edge[G[v][i]];
            if(d[e.v] < d[v]+e.w) {
                d[e.v] = d[v]+e.w;
                if(!vis[e.v]) {
                    vis[e.v] = true;
                    cnt[e.v]++;
                    if(cnt[e.v] > E) return;
                    qu.push(Edge(e.v, d[e.v]));
                }
            }
        }
    }
}

int main(void)
{
    int N;
    scanf("%d", &N);
    int u, v, w, n = 0;
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
        edge[i].v = v; edge[i].w = w;
        G[u-1].push_back(i);
        Hash[n++] = u-1; Hash[n++] = v;
    }
    sort(Hash, Hash+n);
    n = unique(Hash, Hash+n)-Hash;
    for(int i = 0; i < n-1; ++i) {
        edge[i+N].w = 0; edge[i+N].v = Hash[i+1];
        edge[i+N+n-1].w = -(Hash[i+1]-Hash[i]); edge[i+N+n-1].v = Hash[i];
        G[Hash[i]].push_back(i+N);
        G[Hash[i+1]].push_back(i+N+n-1);
    }
    spfa(n, N+2*(n-1));
    printf("%d\n", d[Hash[n-1]]);
    return 0;
}

 

**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排)、双向反馈机制(单位评价与学生反馈)、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代与优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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