最小路径覆盖&&http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4160

本文介绍了最小路径覆盖的概念及其与二分图匹配之间的关系,并通过一个具体示例展示了如何使用拆点加最大二分匹配的方法来解决该问题。此外,还提供了一段C++代码作为实现参考。
最小路径覆盖:

定义

  一个PXP的有向图中,路径覆盖就是在图中找一些路径,使之覆盖了图中的所有顶点,且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联;(如果把这些路径中的每条路径从它的起始点走到它的终点,那么恰好可以经过图中的每个顶点一次且仅一次);如果不考虑图中存在回路,那么每条路径就是一个弱连通子集.
  由上面可以得出:
  1.一个单独的顶点是一条路径;
  2.如果存在一路径p1,p2,......pk,其中p1 为起点,pk为终点,那么在覆盖图中,顶点p1,p2,......pk不再与其它的顶点之间存在有向边.
  最小路径覆盖就是找出最小的路径条数,使之成为P的一个路径覆盖.
  路径覆盖与二分图匹配的关系(必须是没有圈的有向图):
   最小路径覆盖=|P|-其中最大匹配数的求法是 把P中的每个顶点pi分成两个顶点pi'与pj '',如果在p中存在一条pi到pj的边,那么在二分图P'中就有一条连接pi'与pj''的无向边;这里pi' 就是p中pi的出边,pj''就是p中pj 的一条入边;
对于公式: 最小路径覆盖=|P|-最大匹配数;可以这么来理解;
   如果匹配数为零,那么P中不存在有向边,于是显然有:
  最小路径覆盖=|P|-最大匹配数=|P|-0=|P|;即P的最小路径覆盖数为|P|;
  P'中不在于匹配边时,路径覆盖数为|P|;
   如果在P'中增加一条匹配边pi'-->pj'',那么在图P的路径覆盖中就存在一条由pi连接pj的边,也就是说pi与pj 在一条路径上,于是路径覆盖数就可以减少一个;
  如此继续增加匹配边,每增加一条,路径覆盖数就减少一条;直到匹配边不能继续增加时,路径覆盖数也不能再减少了,此时就有了前面的公式;但是这里只 是说明了 每条匹配边对应于路径覆盖中的一条路径上的一条连接两个点之间的有向边;
思路:拆点+最大二分匹配
代码:
#include<iostream> #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; #define N 505 struct str { int wi; int li; int hi; }a[N]; typedef struct str1 { int to; int next; }Node; Node node[N*100 ]; int head[N]; bool flag[N]; int match[N]; int n,tot; void init() { memset(head,-1,sizeof(head)); memset(match,-1,sizeof(match)); for(int i=1;i<=n;++i) cin>>a[i].wi>>a[i].li>>a[i].hi; tot=0; } void add(int a,int b) { node[tot].to=b; node[tot].next=head[a]; head[a]=tot++; } bool dfs(int i) { for(int j=head[i];j!=-1;j=node[j].next) { int v=node[j].to; if(!flag[v]) { flag[v]=true; if(match[v]==-1||dfs(match[v])) { match[v]=i; return true; } } } return false; } int main() { while(cin>>n&&n) { init(); for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=n;++j) if(a[i].hi<a[j].hi&&a[i].li<a[j].li&&a[i].wi<a[j].wi) add(i,j); int sum=0; for(int i=1;i<=n;++i) { memset(flag,false,sizeof(flag)); if(dfs(i)) sum++; } cout<<n-sum<<endl; }return 0; }

状压DP超详细教程:从入门到精通 状压DP(状态压缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理状态可以用二进制表示的问题。下面我将用最详细、最系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、状压DP的本质 1.1 什么是状态压缩? 状态压缩的核心思想是:用二进制位来表示某种状态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关状态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要压缩状态? 传统DP在表示某些状态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问题:要记录哪些格子被占用 任务分配问题:要记录哪些任务已被分配 路径问题:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制压缩,一个整数就能表示复杂的状态。 二、状压DP的三大组成部分 2.1 状态表示 用一个整数的二进制形式表示状态: 每一位代表一个元素的状态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择状态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 状态转移 定义如何从一个状态转移到另一个状态,通常包括: 检查当前状态的某些位 根据条件修改某些位 生成新状态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是压缩后的状态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 最低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、状压DP的优化技巧 6.1 预处理合法状态 很多问题中,大部分状态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当状态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前和上一个状态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前状态 // 状态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问题与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:状态数是2ⁿ,不是n 初始状态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选状态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间状态:将二进制状态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单状压问题(如LeetCode 464、526题) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维状压(如需要同时压缩多个状态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习题目推荐 入门题: LeetCode 78. Subsets(理解状态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单状压DP) 中等题: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典题: POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖HDU 3001. Travelling(三进制状压) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握状压DP的关键在于: 彻底理解二进制状态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握状压DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问题继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
08-13
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