Codeforces 388B Fox and Minimal path(构造最短路条数为N的图)

本文介绍了一种构造含有指定数量最短路径的图的方法。通过将目标数字转换为二进制形式并利用主链和辅助链的概念,文章提供了一个高效的解决方案,并附带实现该方法的C++代码。

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一道cf好题。

转自:

http://blog.youkuaiyun.com/yasola/article/details/52386132

题目大意:

    输入一个数字N,构造一个最短路径数为N的图,以邻接矩阵的形式输出。


解题思路:

    开始想的是因数分解,不过这样对于非常大的质数会超过1000个点的限制。后来在吃饭的时候灵光一闪想到的正确的方法( ̄▽ ̄)

    任何一个数都可以用2进制表示,而且1e9也才二十几位而已。所以我们就可以把N拆成2^a+2^b+2^c…。于是我们就可以构造一条主链,表示主要路径,一条辅链,表示2^x。如图

    因为主链已经表示了1,所以我们要把N-=1,然后对N进行转化为二进制数,如果第i位为1就把主链第i+1层和辅链第i层的一个节点连接,相当于增加了2^I条路径。这样就可以得到满足题目要求的图了。


代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int rec[1005][1005];

int main()
{
    int x, p, k, i, j;
    cin>>k;
    if(k==1)
    {
        printf("2\nNY\nYN\n");
        return 0;
    }
    p=log2(k-1)+1;
    int n=3*p+2;
    for(x=1, i=1; i<=p+1; i++, x+=3)
    {
        rec[x][x+2]=rec[x+2][x]=1;
    }
    rec[1][4]=rec[4][1]=1;

    for(i=1, x=3; i<=p; i++, x+=3)
    {
        rec[x][x+4]=rec[x+4][x]=1;
    }
    rec[1][5]=rec[5][1]=1;
    for(i=1, x=5; i<=p-1; i++, x+=3)
    {
        rec[x][x+3]=rec[x+3][x]=1;
    }
    rec[x][2]=rec[2][x]=1;
    for(i=3; i<=3*p; i++)rec[i][i+3]=rec[i+3][i]=1;
//    cout<<p<<" "<<k-1<<endl;
    for(i=0; i<p; i++)
    {
        if((1LL<<i)&(k-1))
        {
            int x=(i+1)*3+1, y=(i+2)*3+2;
            if(i==p-1)rec[x][2]=rec[2][x]=1;
            else rec[x][y]=rec[y][x]=1;
        }
    }
    printf("%d\n", n);
    for(i=1; i<=n; i++)
    {
        for(j=1; j<=n; j++)
        {
            printf(rec[i][j]?"Y":"N");
        }
        printf("\n");
    }

}




### Codeforces 平台上的路径算法题目 #### Dijkstra 算法的应用实例 当面对构建路径树的需求时,可以采用Dijkstra算法来解决。该方法的核心在于优先选择当前节点能够延伸出去的多条候选边中具有小权重的一条作为扩展方向;而在仅存在唯一一条可能的拓展边的情况下,则直接选取这条边继续探索过程[^1]。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: current_dist, u = heapq.heappop(heap) if current_dist != dist[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): alt = dist[u] + weight if alt < dist[v]: dist[v] = alt heapq.heappush(heap, (alt, v)) return dist ``` #### Floyd-Warshall 算法处理复杂情况下的优化策略 对于涉及多个源点之间的路径计算问题,Floyd-Warshall是一个有效的解决方案。然而,在某些特定场景下(比如本题),通过预先给定的信息可以直接定位受影响的部分并加以简化,从而避免不必要的全量遍历操作,达到降低时间复杂度的效果。值得注意的是,在累加过程中应当选用`long long`类型的变量以防止溢出错误的发生[^2]。 #### 单源路径查询案例解析 考虑到从指定起点出发前往其余各个顶点间的距离需求,此情形适用于单源路径类别的算法实现方式。具体而言,即是从某固定位置开始测量至其它任意可达地点的距离长度,并针对不可达的情形输出特殊标记值 `-1` 表明无法访问的状态[^3]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF=0x3f3f3f; vector<pair<int,int>> adj[100]; int dis[100]; void spfa(int src){ queue<int> q; vector<bool> vis(100,false); fill(dis,dis+100,INF); dis[src]=0;q.push(src); while(!q.empty()){ int cur=q.front();q.pop(); vis[cur]=false; for(auto& edge : adj[cur]){ int next=edge.first,cost=edge.second; if(dis[next]>dis[cur]+cost){ dis[next]=dis[cur]+cost; if(!vis[next]){ vis[next]=true; q.push(next); } } } } } ```
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