计蒜客 百度地图的实时路况(cdq分治+floyd)

本文介绍了一种基于Floyd算法的分治优化方法,通过避免特定中转点来计算图中任意两点间的最短路径。该方法适用于解决不经过指定顶点的最短路径问题,并通过递归分治策略实现高效计算。

题目链接

思路:
             floyd f l o y d 的本质是不断加入中转点来更新两点间的最短路,要求不经过 x x 点的最短路,也就是中转点没有x,可以对 x x 分治,solve(l,r): [l,r] [ l , r ] 的点都不经过的时候两点间的最短路,那么 solve(l,mid) s o l v e ( l , m i d ) 的时候,把 [mid+1,r] [ m i d + 1 , r ] 的点作为中转点更新两点间最短路,同样 solve(mid+1,r) s o l v e ( m i d + 1 , r ) 的时候也是如此,状态恢复可以利用时间倒流,记住所有操作,逆着恢复状态即可。

#include<bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
const int INF = 1e9 + 10;
const int maxn = 3e2 + 5;
using namespace std;

struct pa {
    int x, y, dis;
    pa(int x = 0, int y = 0, int dis = 0) : x(x), y(y), dis(dis) {}
};
int dis[maxn][maxn];
int n, m, can[maxn][maxn], cnt = 0;
pa rec[maxn * maxn * 100];
ll ans = 0;

void update(int v) {
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= n; j++) {
            if(dis[i][j] <= dis[i][v] + dis[v][j]) continue;
            rec[cnt++] = pa(i, j, dis[i][j]); 
            dis[i][j] = dis[i][v] + dis[v][j];
        }
    }
}

void  recover(int now) {
    while(cnt > now) {
        cnt--; pa p = rec[cnt];
        dis[p.x][p.y] = p.dis; 
    }
}

void solve(int l, int r) {
    if(l == r) {
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            if(i == l) continue;
            for(int j = 1; j <= n; j++) {
                if(j == l) continue;
                if(dis[i][j] != INF) ans += dis[i][j];
                else ans--;
            }
        }
        return ;
    } 
    int mid = (l + r) >> 1, res = cnt;
    for(int i = mid + 1; i <= r; i++) update(i); 
    solve(l, mid); recover(res);
    for(int i = l; i <= mid; i++) update(i); 
    solve(mid + 1, r); recover(res);
}

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= n; j++) {
            scanf("%d", &dis[i][j]);
            if(dis[i][j] == -1) dis[i][j] = INF;
        }
    }
    solve(1, n);
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}
CDQ分治是一种高效的离线分治算法,常用于解决多维偏序问题、数据范围较大的问题以及某些带修改的查询问题。它通过将操作离线处理并按照时间或维度进行分治,从而降低时间复杂度。以下是几个CDQ分治的经典例题及其解析。 ### 三维偏序问题 三维偏序问题是CDQ分治的经典应用之一。问题描述为:给定 $ n $ 个三元组 $ (x_i, y_i, z_i) $,定义偏序关系为 $ x_i \leq x_j, y_i \leq y_j, z_i \leq z_j $ 时,$ j $ 对 $ i $ 有贡献。要求对每个元素,统有多少个元素比它大(即满足偏序关系)。 CDQ分治的处理方式是将三元组按 $ x $ 排序,然后在分治过程中递归处理左右两部分,最后统左半部分对右半部分的贡献。对于每一层分治,可以将问题转化为二维偏序问题,并使用树状数组维护 $ y $ 和 $ z $ 的信息。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid); cdq(mid + 1, r); // 合并阶段,统左半部分对右半部分的贡献 // 按照 y 排序,使用树状数组维护 z 的信息 } ``` ### 动态逆序对问题 动态逆序对问题要求在支持单点修改的情况下,多次查询某个区间内的逆序对数量。该问题可以通过CDQ分治离线处理所有修改和查询操作。 CDQ分治的核心思想是将所有操作按照时间顺序处理,并将修改操作与查询操作分离。在每一步分治中,将前一半的操作作为修改,后一半的操作作为查询,统前一半修改对后一半查询的影响。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r, vector<Query> &queries) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid, queries); cdq(mid + 1, r, queries); // 处理跨越 mid 的查询 } ``` ### K大数查询(浙江省选) K大数查询问题是CDQ分治的典型应用之一,其问题描述为:有 $ N $ 个位置,支持两种操作: 1. 在某个位置插入一个数。 2. 查询某个区间内的第 $ k $ 大数。 CDQ分治可以将问题转化为多维偏序问题,其中一维是时间,另一维是数值范围。通过二分答案和CDQ分治的结合,可以在 $ O(n \log^2 n) $ 的时间复杂度内解决问题。 ```cpp // 伪代码示意 bool check(int mid) { // 利用CDQ分治满足条件的数的数量 } void cdq(int l, int r, ...) { // 分治处理 } ``` ### 总结 CDQ分治算法在处理多维偏序问题、动态数据结构问题等方面具有显著优势。通过将问题离线处理,并在分治过程中合并子问题的解,可以有效地降低时间复杂度。上述例题展示了CDQ分治在不同场景下的应用,包括三维偏序、动态逆序对和K大数查询等问题。
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