之前我一直是用最简单的dijkstra做单源最短路的,但是遇到了稠密图,n=1e4之类的题时O(n²)的dijksta就不行了,之前一直对邻接表(前向星)和堆优化望而生畏,但学习了之后,其实很简单,不需要被名字吓到了。
在讲前向星之前,我先讲一个神奇的东西——vector< class > a[N],vector数组。这个东西极其的好用,以至于你会了这个可以近乎替代前向星(在某些临界情况时前向星的时间复杂度更低),同时对理解前向星也有一些帮助。
前向星和vector数组一样都是用来解决开二维数组空间不够大的问题的,特别表现在图论中,所以我将下面这题作为切入口
https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805059118809088
L2-020 功夫传人 (25分)
一门武功能否传承久远并被发扬光大,是要看缘分的。一般来说,师傅传授给徒弟的武功总要打个折扣,于是越往后传,弟子们的功夫就越弱…… 直到某一支的某一代突然出现一个天分特别高的弟子(或者是吃到了灵丹、挖到了特别的秘笈),会将功夫的威力一下子放大N倍 —— 我们称这种弟子为“得道者”。
这里我们来考察某一位祖师爷门下的徒子徒孙家谱:假设家谱中的每个人只有1位师傅(除了祖师爷没有师傅);每位师傅可以带很多徒弟;并且假设辈分严格有序,即祖师爷这门武功的每个第i代传人只能在第i-1代传人中拜1个师傅。我们假设已知祖师爷的功力值为Z,每向下传承一代,就会减弱r%,除非某一代弟子得道。现给出师门谱系关系,要求你算出所有得道者的功力总值。
输入格式:
输入在第一行给出3个正整数,分别是:N(≤105)——整个师门的总人数(于是每个人从0到N−1编号,祖师爷的编号为0);Z——祖师爷的功力值(不一定是整数,但起码是正数);r ——每传一代功夫所打的折扣百分比值(不超过100的正数)。接下来有N行,第i行(i=0,⋯,N−1)描述编号为i的人所传的徒弟,格式为:
Ki ID[1] ID[2] ⋯ ID[Ki]
其中Ki是徒弟的个数,后面跟的是各位徒弟的编号,数字间以空格间隔。Ki为零表示这是一位得道者,这时后面跟的一个数字表示其武功被放大的倍数。
输出格式:
在一行中输出所有得道者的功力总值,只保留其整数部分。题目保证输入和正确的输出都不超过1010。
输入样例:
10 18.0 1.00
3 2 3 5
1 9
1 4
1 7
0 7
2 6 1
1 8
0 9
0 4
0 3
输出样例:
404
这个问题比较简单,dfs就可以解决,关键是开二维数组空间不够大,因此我们可以用vector数组解决,向每个师傅的vector中加入徒弟,深搜时遍历每个师傅的徒弟就行了。
#include<bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int N=1e5;
vector<int> v[N+5];
double bei[N+5];
double ans=0;
void dfs(int p,double gong,double r)
{
if(fabs(bei[p])<1e-8)
{
for(int i=0;i<v[p].size();++i)
dfs(v[p][i],gong*(100-r)/100,r);
}
else
ans+=gong*bei[p];
}
int main()
{
int n,x;
double z,r,f;
cin>>n>>z>>r;
for(int i=0;i<n;++i)
{
int k=0;
cin>>k;
if(!k)
scanf("%lf",&f),bei[i]=f;
while(k--)
{
scanf("%d",&x);
v[i].push_back(x);
}
}
dfs(0,z,r);
cout<<(int)ans<<endl;
getchar();
getchar();
}
接下来就讲解前向星了,我们需要一个链式结构来达到和vector数组同样的效果,对于每一个师徒关系,我们可以理解为图中的一条边,用图论的知识进行解决。
这里我替换了两处代码
分别是
void add(int x)
{
nex[cnt]=head[x];
head[x]=cnt;
++cnt;
}
if(fabs(bei[p])<1e-8)
{
for(int k=head[p];k!=-1;k=nex[k])
dfs(e[k],gong*(100-r)/100,r);
}
师徒关系可以抽象为二者之间的一条边,我用一个head和nex数组完成了vector数组的功能,具体是,head【i】存储第i个人的最后一条边,nex【i】存储i边的下一条边,因此add函数就是前向星,也叫邻接表,遍历的方法在上面也给出了
下面给出完整代码
#include<bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int N=1e5;
vector<int> v[N+5];
double bei[N+5];
double ans=0;
int e[N+5],head[N+5],nex[N+5];
int cnt=0;
void add(int x)
{
nex[cnt]=head[x];
head[x]=cnt;
++cnt;
}
void dfs(int p,double gong,double r)
{
if(fabs(bei[p])<1e-8)
{
for(int k=head[p];k!=-1;k=nex[k])
dfs(e[k],gong*(100-r)/100,r);
}
else
ans+=gong*bei[p];
}
int main()
{
int n,x;
double z,r,f;
cin>>n>>z>>r;
for(int i=0;i<n;++i)
head[i]=-1;
for(int i=0;i<n;++i)
{
int k=0;
cin>>k;
if(!k)
scanf("%lf",&f),bei[i]=f;
while(k--)
{
scanf("%d",&e[cnt]);
add(i);
}
}
dfs(0,z,r);
cout<<(int)ans<<endl;
getchar();
getchar();
}
还有对于他的堆优化,dijkstra每次需要遍历一遍寻找dis最小的顶点,因此堆优化就是用优先队列(priority_queue)把更新了(dis值比之前更小的点加入到队列中),每次的队首就是最小的,因此可以在nlogn的时间内完成。
学会了这个快去dijkstra试试吧
单源最短路邻接表+堆优化模板题
#include<bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int MAXN=5e5,inf=pow(2,31)-1;
class edge
{
public:
int u;
int v;
int w;
};
class node
{
public:
int i;
int w;
bool operator<(const node& a) const
{
return w>a.w;
}
};
edge e[MAXN+5];
int head[MAXN+5],nex[MAXN+5],dis[MAXN+5],vis[MAXN+5];
vector<pair<int,int> > v[MAXN+5];
void dijkstra(int n,int m,int s)
{
for(int i=1;i<=n;++i) dis[i]=inf,vis[i]=0;
dis[s]=0;
priority_queue<node> q;
q.push({s,0});
while(!q.empty())
{
int index=q.top().i;
q.pop();
//int k=head[index];
if(vis[index]) continue;
vis[index]=1;
for(int i=0;i<v[index].size();++i)
{
if(dis[v[index][i].first]>dis[index]+v[index][i].second)
{
dis[v[index][i].first]=dis[index]+v[index][i].second;
q.push({v[index][i].first,dis[v[index][i].first]});
}
}
/*while(k!=-1)
{
if(dis[e[k].v]>dis[e[k].u]+e[k].w)
dis[e[k].v]=dis[e[k].u]+e[k].w,q.push({e[k].v,dis[e[k].v]});
k=nex[k];
}*/
}
}
int main()
{
int n,m,s;
int x,y,w;
cin>>n>>m>>s;
for(int i=1;i<=n;++i) head[i]=-1;
for(int i=1;i<=m;++i) nex[i]=-1;
for(int i=1;i<=m;++i)
{
scanf("%d %d %d",&x,&y,&w);
v[x].push_back({y,w});
//scanf("%d %d %d",&e[i].u,&e[i].v,&e[i].w);
//nex[i]=head[e[i].u];
//head[e[i].u]=i;
}
dijkstra(n,m,s);
for(int i=1;i<=n;++i)
{
if(i>1)
printf(" ");
printf("%d",dis[i]);
}
printf("\n");
getchar();
getchar();
}
本文介绍了如何使用前向星(邻接表)和堆优化来改进Dijkstra算法,以解决稠密图中的单源最短路径问题。通过一个功夫传人的问题实例,展示了如何用vector数组和前向星数据结构替代二维数组,并通过堆优化减少时间复杂度。文章还提供了代码示例和堆优化的解释。
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